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近年来, 随着深度学习在图像处理、语音识别、自动驾驶、自然语言处理等领域迅速发展, 该技术也被越来越广泛地应用于处理具有复杂非线性、高维度、大数据量等特点的流体力学方向. 传统的方法无法有效地处理这些庞大的数据, 深度学习因其具有强大的函数拟合能力, 可以从大量的数据中挖掘有用的信息. 当前, 流体力学深度学习技术有了初步的一些研究成果, 在流动信息特征提取、多源数据信息融合及流场的智能重构等方面具有重要的工程价值, 其应用潜力逐渐得到证实. 如何利用地面风洞试验、数值模拟及飞行试验获取的数据进行深入挖掘, 快速智能感知及重构流场, 可为主动流动控制提供重要指导. 本文主要从深度学习不同类型的网络结构出发探讨了卷积神经网络在流场重构中的研究进展, 文章首先介绍卷积神经网络的一些基本概念以及基本网络结构, 之后简要介绍流场超分辨率重构网络、端到端的映射网络、长短期记忆网络的基本结构与理论, 并详细归纳出他们的改进形式在流场重构领域的一系列研究进展与成果, 最后对文章做出总结并探讨了流场重构深度学习技术所面临的挑战与展望. 相似文献
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以CuSO4/sub>为前驱体,HCl为添加剂,采用电化学沉积方法,在室温条件下制得了μm级、面心立方结构分形铜的枝状晶体,研究了铜离子浓度、硫酸浓度、电流密度、沉积时间、氯离子浓度等实验参数对分形枝状铜晶体尺寸、结构的影响。结果表明:硫酸的浓度对铜沉积物结构无明显影响;随着Cu2+/sup>浓度的不断增大,铜沉积物的分形效果越来越明显;增大电流密度(0.4~1.6 A·cm-2/sup>),铜沉积物由致密向多分枝的开放型转变;延长沉积时间(大于等于5 min),可获得含大量次级分枝铜的晶体;适当增加盐酸用量(0.05~0.20 mol/L),铜沉积物枝晶尺寸显著减小。最后讨论了分形枝晶铜在碱性条件下氧化甲醇的电化学性能。 相似文献
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以三芳基六氟磷酸硫鎓盐为引发剂,钛酸四异丙酯(TIP)为无机前驱体,3,4-环氧环己基甲基3,4-环氧环己基甲酸酯为单体,制备了含TiO2纳米结构的紫外光固化阳离子复合胶粘剂。通过原子力显微镜对复合胶粘剂形貌进行表征,研究了TIP含量对胶粘剂折射率和光透过率的影响。结果表明:TiO2无机相均匀地分散在胶粘剂的聚合物基体中,平均粒径约为20 nm;随着体系中TIP质量分数的变化,复合胶粘剂折射率为1.510 3~1.540 9可调;胶粘剂的光透过率随TIP质量分数增加略有减低,但当TIP含量高达40%时,光透过率维持在90%左右。 相似文献
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采用商品化SKE-1型环氧树脂对自制聚氨酯预聚体(NCOPU)进行封端,制备了缩水甘油胺型聚氨酯(GAPU),并用傅里叶-红外光谱(FT-IR)对其结构进行表征,用在线FT-IR监控间苯二甲胺固化GAPU过程,用差示量热扫描(DSC)研究其相分离,用扫描电镜(SEM)观察固化物的表面微观形貌,用热重(TG)分析固化物的热力学稳定性。探讨了聚丙二醇(PPG)分子量的大小、不同质量分数的SKE-1对NCOPU封端及不同种类的固化剂对GAPU固化物力学性能的影响。研究表明:在60℃时用间苯二甲胺固化GAPU,2h即可固化完全,固化物热稳定性能良好,其外推起始分解温度为248.3℃,5%的分解温度为282.6℃。GAPU固化物的力学性能随着GAPU的环氧值减小而减小,在室温以上力学性能下降,在-196℃力学性能增加,其环氧值为0.153,在-196℃的拉伸剪切强度最佳,为16.11MPa。 相似文献
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研究了在不同气体环境下,利用532nmNd:YAG纳秒脉冲激光累积辐照单晶硅表面形成的微结构,结果表明,在其他条件相同,背景气体不同的情况下,背景气体对硅表面形貌的形成起着重要的作用。具体分析了真空、N2和SF6 3种环境气氛下形成的微结构,结果显示,在sF6中形成的锥形微结构的数密度比在N2和真空中的大,并且锥形具有更大的纵横比;在N2、真空和sF6中形成的微结构尺寸依次减小。sF6气氛下,激光辅助化学刻蚀的效率比在真空和N2气氛中的高。另外,辐照区域边缘有波纹微结构形成,分析认为,该微结构的形成是由表面张力波的冷却导致的。 相似文献
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从企业社会责任对消费者偏好的影响入手,运用博弈论的基本思想,对制销供应链中,制造商与分销商一次性博弈的定价和利润分配策略进行了研究,并在此基础上对不同情况下制销双方重复性博弈的均衡结果进行了讨论.结果表明:在两类制销供应链中,联盟定价都是制销双方一次性博弈的唯一纳什均衡结果,且在制销双方商定的利润分配因子的取值范围内双方联盟后所得的利润高于联盟之前;在两类制销供应链中,制造商与分销商坚持联盟定价对双方的长期利润都是最优的. 相似文献
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