使用深度学习的多通道水下目标识别

为解决低信噪比条件下水下目标识别率低的问题,提出一种适用于多通道水听器阵列的深度学习水下目标识别方法。首先是采用子通道特征级联的方法利用多通道信息;在特征提取方面,采用对信号的不同频率区间进行加权的特征提取器,并对提取的特征进行正则规整;最后采用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)实现目标识别。实验首先在仿真条件下对所提出方法的有效性进行验证,结果表明在-15 dB信噪比条件下的五目标识别任务中,使用多通道级联特征的深度神经网络的识别正确率达到96.7%,显著高于基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法。在后续的湖上试验中,深度神经网络的平均正确率达到96.0%,进一步验证了所提出方法的有效性。     

手机虹膜识别镜头设计

随着近年来图像传感器的快速商用化以及生物识别算法的发展,虹膜识别功能得以应用于移动终端设备。获取虹膜图像是虹膜识别的关键一步,运用ZEMAX光学设计软件设计了一款适用于手机的虹膜识别镜头。该镜头采用豪威科技公司OmniVision_OV2281传感器,采用三片式非球面光学塑料设计,F数为2.3,全视场角为34°,在1/2奈奎斯特频率220 lp/mm处MTF值均大于0.39,且系统总长仅3 mm。根据ZEMAX像质评价方法以及公差分析结果可知,该镜头各项光学指标优良,具有像质好、体积小,质量轻、价格低、容易加工等特点。     

基于深度学习的ELM实时识别研究

基于深度学习的方法,在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习,得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力,识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMyH模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据),共识别出1665次H模放电,其中误识别35次,误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中,漏识别4次,漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下,对单个时间点的平均计算时间为0.46ms,可以满足实时控制的计算速度要求。     

托卡马克真空室内线圈水冷管道接头强化二次流的数值研究

基于计算流体力学(CFD)理论,研究了不同曲率半径的螺旋导流片的托卡马克真空室内线圈水冷管道接头。利用湍流数值模拟方法,分析了线圈管道接头导流片曲率半径比、冷却水入口流速对线圈管道内流体平均雷诺数分布的影响。结果表明,不同导流片曲率半径比的线圈管道内的流体雷诺数分布曲线相似,平均雷诺数随入口流速的增加而增大,管道接头出口雷诺数随导流片曲率半径比的增大而减小,导流片曲率半径比小的管接头更适用于线圈水冷曲线管的二次流强化。此外,还为导流片曲率半径比为0.2的管接头拟合了管接头出口雷诺数与入口流速的关系式,为进一步研究类似于托卡马克真空室内线圈管道的曲线管接头的二次流强化提供理论基础。     

基于U-Net的盐体识别方法

卷积神经网络在计算机视觉领域取得重大突破，利用其强大的图像处理能力，将地下沉积盐体的识别问题转化为图像语义分割问题，应用深度卷积神经网络实现盐体地震图像的像素级语义分割.本文在U-Net基础上，增加网络深度并同时引入批归一化和Dropout处理，使得神经网络模型具有更高的可信度和更强的泛化能力.通过实验发现，在卷积层之后引入批归一化处理，并在池化层和叠加层之后引入Dropout可以稳定提升模型对盐体图像的分割性能.     

CiADS束流负载效应前馈补偿的仿真评估

在高功率超导质子直线加速器中,束流负载效应是影响超导腔幅相稳定性的一个重要因素。本工作基于谐振腔建场模型,开发了超导腔系统束流负载效应的时域仿真程序,分析了束流负载效应对超导腔幅相稳定性的影响,并在C-ADS注入器II上通过相关实验测量对仿真结果进行了验证。利用该程序,评估了CiADS超导直线加速器脉冲束流的脉冲长度,以及前馈补偿的时序抖动和束流纹波等因素对腔中电磁场幅相稳定度的影响。仿真结果表明:在当前CiADS直线加速器设计参数下,为满足超导腔中电磁场0.1%与在高功率超导质子直线加速器中,束流负载效应是影响超导腔幅相稳定性的一个重要因素。本工作基于谐振腔建场模型,开发了超导腔系统束流负载效应的时域仿真程序,分析了束流负载效应对超导腔幅相稳定性的影响,并在C-ADS注入器II上通过相关实验测量对仿真结果进行了验证。利用该程序,评估了CiADS超导直线加速器脉冲束流的脉冲长度,以及前馈补偿的时序抖动和束流纹波等因素对腔中电磁场幅相稳定度的影响。仿真结果表明:在当前CiADS直线加速器设计参数下,为满足超导腔中电磁场0.1%与$0.1^{\circ}$的幅相稳定度指标,前馈时序抖动的偏差不能超过0.79 μs,束流流强的直流偏差不能超过0.9%,并且给出了束流纹波的最大抖动幅值与纹波频率之间的关系。这些结果将为CiADS超导直线加速器相关子系统技术指标的确定提供依据。     

内爆驱动式超高速发射技术的初步研究

为获得10 km/s左右的超高速发射能力,以内爆发射器为研究对象,利用AUTODYN 2D软件对口径为8 mm的内爆发射器进行有限元仿真分析,获得了典型状态下的弹丸发射速度。研制了口径为8 mm的内爆发射器,并在压缩管中填充5 MPa氦气进行实验,分别获得了0.55 g铝合金弹丸7.95 km/s和0.37 g镁合金弹丸10.28 km/s的发射速度,与有限元仿真计算结果的速度偏差分别为15.3%和3.7%。结果表明,设计的内爆发射器具备10 km/s发射能力,满足空间碎片撞击和防护研究的超高速发射需求。     

等离子体激励器的静特性与高速特性仿真研究

将实验测得的电弧放电能量分布规律拟合为理想热源,采用数值仿真方法对一种高频等离子体射流激励器进行参数化研究,探索了激励器出口角度对激励器静特性的影响,并获得了在超声速来流(Ma0=2.0)情况下射流激励器的高速特性。结果显示:当射流出口流通面积相同时射流出口角度越小,激励器沿流向的动量注入能力越强,并且这一规律在高速射流条件的情况下仍然适用。相比静止条件,在超声速来流条件下,射流的动量注入能力更强,影响域更大。     

小孔流速实验中的排水时间和流量系数的研究

本文以水作为理想流体,考虑到水头损失和孔口缩流效应,对小孔流速实验涉及的容器排水问题进行了系统的理论和实验研究.从理论上推导得出了圆柱形容器排水时间的解析解,分析了排水时间和自由液面速度、流量系数之间的规律,提出了排水时间的等效性.实验上,加工了底部开有不同小孔的大型圆柱形容器,测量了容器排水时间随液面高度的变化关系,借助实验结果计算了流量系数值,验证了容器排水时间的等效性关系,实验结果与理论计算符合较好.     

基于LBM方法的风力发电机尾流结构仿真

针对传统CFD数值计算方法难以实现风力机动态旋转及其旋转状态下的流固耦合计算,本文结合格子玻尔兹曼(LBM)方法易于处理动态复杂边界的特点及大涡模拟(LES)方法在非稳态涡流结构捕捉上的优势,采用LBM-LES联合方法进行三维风力发电机整机气动性能及尾流结构仿真研究,同时采用尺度自适应方法对尾涡结构进行跟踪和精细化计算。针对NREL PhaseⅥ型试验机进行模拟,得到了与实验结果吻合的流动形态及尾流结构演变规律,分析了尾流区速度演变规律并对比了不同亚格子湍流模型对计算结果的影响.