PSP技术在叶栅叶片表面压力测量中的应用

PSP(Pressure Sensitive Paint)测量技术以不改变叶片表面结构及可以进行全域压力测量的独特优势而受到广泛关注,但是受到几何结构的限制,有关内流场的PSP测量实验难度非常大.本文对ISSI公司所生产PSP测量系统开展了校准试验,完成了三个来流马赫数下叶栅叶片吸力面上静压分布的测量,并与传统压力扫描...     

风力机黏性无黏耦合气动模型研究

三维面元法利用面网格实现三维势流流场的求解,不但可以准确地计算压力系数分布等叶片三维流场信息,又不需要耗费过多的计算时间,为分析风力机三维流场提供了有效的途径。边界层模型可以有效地计算近壁黏性区,从而补充面元法的不足。基于三维面元法和二维边界层模型建立黏性无黏耦合模型,并以Joukowsky翼型为案例验证面元法模型准确性。利用黏性无黏耦合模型对NREL Phase Ⅵ风力机叶片的三维流场进行了具体的分析。计算结果表明黏性无黏耦合模型具有效率高计算准确等特点,适合于风电叶片气弹耦合问题的研究。     

光子计数集成成像的压缩与重构

集成成像技术作为一种重要的裸眼三维显示技术,在完整记录三维场景信息的同时,庞大的数据量给传输和存储带来了压力。为了实现图像的有效压缩和重构,根据光子计数集成成像的特点,基于分布式压缩感知理论,提出用于图像压缩与重构的方案。该方案将图像分为参考图像和非参考图像两类,对其设置不同的测量率并分别进行重构。为保证非参考图像的重构质量,提出一种联合重构算法。该算法首先对非参考图像进行分块测量,依据与参考图像之间的相关性进行图像块分类,然后结合参考图像测量值信息构建新的测量矢量,利用新的测量矢量完成初次图像重构。为了进一步提升图像重构质量,对初次重构结果进行二次残差补偿重构,获得最终重构结果。最后通过设置不同的测量率进行了大量实验,实验结果表明,所提算法在测量率为0.25时,图像重构质量可以达到30 dB,测量率为0.4时,图像质量可以达到35 dB,算法性能具有一定的优越性。     

基于虚拟仪器的扁钢内部缺陷超声三维成像方法研究

超声三维成像技术因其能够提供人体结构的立体信息,而被广泛的应用于医学诊断领域。然而,由于计算量大、成本高、速度慢,工业构件的超声三维成像技术却鲜见报道。弹簧扁钢是国民经济建设的重要钢材品种之一,通过超声三维成像技术测量扁钢内部缺陷的三维分布对于提高扁钢质量控制能力具有重要作用。为提高三维成像效率及降低成像系统的研发周期,提出高效的数据采集及三维图像重构方法,并基于虚拟仪器技术开发了三维图像重构软件。研究结果显示,基于超声水浸聚焦分层C扫描的数据提取方法能够满足三维成像的要求,所提出的数据重构方法及基于虚拟仪器的三维成像软件能够准确重构扁钢内部层片状缺陷的三维分布,是弹簧扁钢内部缺陷评价的有效方法。     

风力机致动体模型研究

在风力机流场及其气动性能分析中,计算流体动力学(CFD)方法已受到越来越广泛的关注。近年来出现的致动模型,以在流场中添加体积力源项的形式模拟风力机与三维流场之间的相互作用,极大简化了CFD计算的网格前处理过程、降低了三维CFD计算的网格数量,为大尺度风场的工程计算提供了有效途径。本文研究了致动模型中体积力源项的分布形式,以前期建立的黏性无黏耦合模型为基础构建了新型致动体模型。该模型基于黏性无黏耦合模型提供的压力分布,在叶片真实的三维几何表面布置体积力源项,从而在源头上降低了致动模型所引入的体积力源项分布误差,提高了现有致动模型对叶片三维几何形状的计算精度。     

NREL PhaseⅥ叶片气动性能数值分析

本文采用CFD软件包FINE~(TM)/Turbo,以两叶片NREL Phase Ⅵ风力机的风轮为对象,进行风轮三维绕流的定常黏性数值分析研究.详细对比了计算结果与实验数据,包括功率、叶片展向五个截面压力系数分布及沿展向载荷系数分布,并分析了三维黏性流场流动细节.结果显示在大部分风速条件下数值模拟可以很好地预估风力机气动性能,在所有计算风速条件下均能够较好地模拟叶片表面的压力分布和展向载荷分布.在失速条件下对根部大分离区的模拟有偏差.     

小翼对风力机叶片表面压力分布的影响

在风力机叶片的叶尖上添置小翼,寻求动力放大机理,是非常重要的。本文利用CFD方法,对叶片表面及其附近的压力分布进行了数值模拟。通过对比风力机加V(8．8×8)型小翼和不加小翼时叶片的不同径向和弦向位置的压力变化,结合一定位置的等压截面图等分析,看出添置小翼扩大了叶片正负压力面的压差,找出最有影响的位置区域,为进一步揭示叶尖小翼对风力机动力放大的机理起到积极作用。     

基于压缩感知的三维单分子定位显微成像方法研究

本文建立了一种三维压缩感知模型以实现对高密度荧光分子图像的快速三维定位。首先,根据荧光显微的三维点扩展函数成像理论,设计测量矩阵,并建立压缩感知模型。接着,对荧光显微成像过程进行了模拟,并采用凸优化方法(CVX)、正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法和同伦算法对建立的压缩感知模型中模拟生成的图像进行了定位分析,分别从恢复率、定位精度、重构时间几方面进行了对比。最后,采用同伦算法对模拟的生物样品和实验室采集的细胞进行了三维定位,并获得了三维超分辨图像。对比结果表明:在重构密度和定位精度接近的情况下,同伦算法比CVX方法的重构速度快2个数量级。同伦算法较OMP算法的定位精度要高一倍。采用同伦算法来实现三维的超分辨荧光显微成像在节约计算时间、实现实时成像方面具有一定的意义。     

基于三维分数阶微分增强的边缘曲面重构算法

提出一种基于三维分数阶微分增强的三维边缘曲面重构算法,可重构出更多的三维不规则目标的细节结构信息,克服了原边缘曲面重构算法重构细节信息不充分的缺点.根据分数阶微分傅里叶变换的可分离性原理,将二维分数阶微分算子推广至三维并推导出三维分数阶离散滤波模板,利用三维分数阶微分对图像具有非线性增强作用的特性,对三维切片数据场进行三维分数阶微分增强.与传统三维边缘曲面重构算法相比,经过三维分数阶微分增强且采用分数阶梯度追踪细节改进的重构算法,能够重构出更丰富的三维目标细节结构信息.算法运用于神经元细胞的共焦显微图像中三维不规则目标的边缘曲面重构,实验结果验证了该算法的正确性和高效性,可推广应用至生物医学领域的三维可视化研究.     

膀胱充盈的三维电阻抗成像算法

构建膀胱充盈估计的物理及数学三维电阻抗成像计算模型,利用混合正则化Combined Tikhonov重构算法加以验证,其结果有较高的空间分辨率,稳定性更高,抗噪性能增强.通过对结果的Laplacian函数分析,采用数学方法进行边界单元提取,处理,整合边界曲面片段等,从高噪声背景中提取对象的形态特征,最终实现三维图像重构.在二维成像的基础上,提供了目标空间位置、高度和空间对比度等信息,为定性分析提供重要依据.