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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. 相似文献
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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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郜丙飞陈皓郜洪文 《理化检验(化学分册)》2018,(6):650-653
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。 相似文献
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大脑对视觉信息学习和记忆等功能的实现是通过视觉神经元调控突触权重进行的,对光响应的突触器件是实现低能耗人工视觉系统和神经形态计算的关键.因此,近年来有机光电突触器件引起了学术界的广泛关注.本文指出有机光电突触器件结合了有机光电探测器和有机忆阻器2个基本光电子器件功能,实现对光信息的传感和记忆,介绍了光电突触器件的基本性... 相似文献
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