钝头体中的广义雷诺比拟关系

钝头体壁面的摩阻和热流分布规律不同,平板流动中的雷诺比拟关系在钝头体壁面失效. 文章在前期高超声速广义雷诺比拟理论研究工作的基础上,利用数值仿真的方法对不同外形和来流参数条件下的钝头体广义雷诺比拟关系开展进一步研究. 通过建立钝头体绕流边界层的理论分析模型,得到了钝头体壁面雷诺比拟系数的线性分布预示公式. 采用数值求解 N-S 方程的方法,计算了圆柱和幂次体壁面的摩阻和热流以及二者之间的比拟系数. 通过与前期数值和理论结果对比,以及计算收敛性和网格无关性检验,对数值方法进行了验证. 通过在不同雷诺数 ($Re_\infty = 3.98\times 10^2 \sim 1.59\times 10^6$) 和马赫数 ($M_\infty = 3\sim 12$) 条件下的计算结果对比分析雷诺比拟系数的分布,总结了钝头体中广义雷诺比拟关系受外形和来流条件的影响,评估了广义雷诺比拟理论的适用性. 研究发现,在较高雷诺数条件下,离驻点较远的下游 ($\theta > 60^\circ$) 部位,雷诺比拟系数的分布不同程度地偏离理论预示的线性规律. 相比于圆柱外形,幂次体壁面的雷诺比拟系数分布的线性规律相对较好,其分布斜率略低于圆柱壁面的结果. 研究表明,如果针对实际外形和雷诺数进行适当修正,可以提高广义雷诺比拟关系的预示精度.      

卷积神经网络在流场重构研究中的进展

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.      

能带论自洽LMTO方法计算金属铜的零温物态方程

 用密度泛函框架下的自洽LMTO方法，在计算一系列晶格常数的Cu的能带结构的基础上，计算了Cu的零温物态方程。压缩度为1.0～4.5。计算结果与两种基于实验数据的半经验方法所得结果以及Albers等人的计算结果进行了比较，其高压部分亦与带量子交换修正的TFC模型结果作了比较，说明计算结果是合理的。进一步的研究可为修正半经验方法提供依据。弄清与TFC理论的异同，对多体系统相互作用有更进一步的了解。     

砷快速检测剂的研制及其在现场水质分析中的应用北大核心CSCD

按10∶2∶1的质量比称取硼氢化钠、乙酸钠和硫酸铜,混合均匀,取0.20g用胶囊包装,制得砷检测剂Ⅰ;按1∶0.25∶2.5∶7.5∶10的质量比称取硝酸银、聚乙烯醇(PVA-1788)、硝酸、乙醇和水,混合均匀,制得砷吸收液Ⅱ;按1∶10的质量比称取磷酸和磷酸二氢钾,混合均匀,于105℃烘干1~2h,取0.30g压片,用胶囊包装,制得砷检测剂Ⅲ。移取25mL待测水样于多功能样品处理仪的反应管中,加入砷检测剂Ⅰ,摇动溶解;滴加0.15mL砷吸收液Ⅱ于5mL普通白酒(40~60度)中,倒入吸收管内;向反应管中加入砷检测剂Ⅲ,迅速用连接管将反应管与吸收管连接起来,反应5min后,以0.2L·min-1的流量通入空气5min,将吸收液转移至比色池,立即用矢量色度法在波长400nm处进行测定。砷的质量浓度在0.020~0.200mg·L-1内与矢量色度呈二次函数关系,检出限(3s/k)为0.005mg·L-1,检测剂可以稳定3个月。采用此方法测定实际水样,结果与ICP-AES测定结果相符,加标回收率在99.8%~112%之间。     

循环比赛中的连环套

在无平局的循环比赛中,如无人全胜,则一定存在三人甲、乙、丙,使得甲胜乙、乙胜丙、丙胜甲,这样的{甲,乙,丙}叫连环套. 此题略证如下:设甲是胜局最多者,由于无全胜的,故必有丙胜甲,而被甲战胜的人中必有乙胜丙(因若被甲战胜者中无人胜丙,则     

限距组合问题再探

限距组合问题再探李康海（浙江省永康一中３２１３００）陈皓（湖北省邮电学校４３００７０）从集合｛１，２，３，…，ｎ｝中选出ｋ个数ｊ１，ｊ２，…，ｊｋ，使之满足：（１）１＜ｊ１＜ｊ２＜…＜ｊｋ≤ｎ；（２）ｊｉ＋１－ｊｉ≥ｍ（ｉ＝１，２，…，ｋ－１）．称数...     

微波辅助提取-GC/MS联用分析苍耳子中油脂成分的研究

采用微波辅助提取-GC/MS联用分析苍耳子中的油脂成分.以V(环已烷):V(丙酮)=1:1为提取溶剂,优化了微波辅助提取的条件.以正二十烷为内标,鉴定出了13种油脂成分,各组分相对保留时间的相对标准偏差(RSD)小于0.15%,相对峰面积的RSD＜3.0%.对不同批次以及不同产地的苍耳子样品进行了对比研究.该方法可用于苍耳子的鉴定和质量控制.     

基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法

针对红外弱小多目标的检测和跟踪难题,提出一种基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法.融合红外弱小运动目标的灰度特征、梯度特征、运动特征等多个典型特性,进行复杂背景下弱小多目标的检测和跟踪.实验证明:该算法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小多目标图像序列能得到较理想的结果,算法检测概率高、检测速度快、具有较强鲁棒性.     

Mechanism of unsteady aerodynamic heating with sudden change in surface temperature

The characteristics and mechanism of unsteady aerodynamic heating of a transient hypersonic boundary layer caused by a sudden change in surface temperature are studied. The complete time history of wall heat flux is presented with both analytical and numerical approaches. With the analytical method, the unsteady compressible boundary layer equation is solved. In the neighborhood of the initial and final steady states, the transient responses can be expressed with a steady-state solution plus a perturbation series. By combining these two solutions, a complete solution in the entire time domain is achieved. In the region in which the analytical approach is applicable, numerical results are in good agreement with the analytical results, showing reliability of the methods. The result shows two distinct features of the unsteady response. In a short period just after a sudden increase in the wall temperature, the direction of the wall heat flux is reverted, and a new inflexion near the wall occurs in the profile of the thermal boundary layer. This is a typical unsteady characteristic. However, these unsteady responses only exist in a very short period in hypersonic flows, meaning that, in a long-term aerodynamic heating process considering only unsteady surface temperature, the unsteady characteristics of the flow can be ignored, and the traditional quasi-steady aerodynamic heating prediction methods are still valid.     

基于高准确度搜索运动目标关键帧的智能跟踪算法

分析了目标在不同运动阶段所呈现的不同成像特征,为了增加跟踪的鲁棒性,提出了一种基于高准确度搜索运动目标关键帧的智能跟踪算法,并搭建了实验平台,进行了相关实验.实验结果和某靶场试验中实际应用结果表明,该算法准确度高,鲁棒性好、成功率高.