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161.
162.
利用激光烧蚀等离子体射流可以获得数km/s 甚至上千km/s 的射流速度,远超目前绝大多数设备所能提供的模拟速度,并且覆盖了极大的温度与密度范围,作为加载手段具有广阔的应用前景。通过实验方法,探索和发展激光烧蚀等离子体射流这一新型实验模拟手段,利用高功率激光烧蚀产生高温高压等离子体射流,实现超高速气体动力学实验室模拟的新途径。以此作为加载条件,研究超高速物体与气体相互作用的气体动力学特性。通过建立激光烧蚀等离子体射流与固体靶相互作用实验方法,可进一步研究等离子体射流的产生、发展以及高速物体气体动力学,为下一步开展天体物理、小行星形貌、超高速陨石与行星大气相互作用机制等相关研究奠定基础。 相似文献
163.
以滦河山区流域为研究对象,运用趋势检验、经验正交、Budyko敏感性系数等方法,对流域气象和水文要素及土地利用数据进行分析,探讨了变化环境下滦河山区流域水文响应过程。结果表明:(1)1961—2018年滦河山区流域降水呈不显著下降趋势(-3.4 mm/10 a),潜在蒸散发呈显著下降趋势(-7.5 mm/10 a),且二者空间变化方向具有一致性;径流呈显著下降趋势(-4.1×108 m3/10 a),并呈现出干湿交替的周期变化特征;(2)在人类活动影响下,整个变化期(1980—2018年)径流量减少11.8×108 m3;(3)归因分析表明,气候在径流变化的贡献中占比27.2%,人类活动的贡献度达69.6%,是引起滦河山区径流量减少的主要因素。 相似文献
164.
针对现有铁路人员入侵识别准确率不高、实时性较差的问题,在YOLOv4模型的基础上提出一种R-YOLO轨道人员目标检测模型。首先,用轻量级骨干网络ResNet50代替原有的CSPDarknet53网络,利用深度可分离卷积替代PANet中的标准卷积,减少网络层数以及模型体积,加快模型的识别速度。其次,在加强特征提取网络的3个特征层分别加入有效通道注意力模块,采用K-means++聚类算法重新对数据集进行聚类和分析,提高目标检测模型的精度;在模型训练方面,采用迁移学习和混合数据集联合训练,解决人员识别精度不理想以及误检漏检等问题。最后,利用R-YOLO轨道人员目标检测模型对真实铁路人员入侵数据集进行测试。结果表明,R-YOLO模型在真实铁路人员入侵数据集上的平均识别精度达到了92.12%,较传统YOLOv4算法高出1.89%,帧速率由38.74 f·s-1提升到47.73 f·s-1。R-YOLO模型部分解决了铁路入侵人员误检漏检问题,提高了铁路人员入侵识别的实时性和准确率,为铁路安全运行提供了保障。 相似文献
165.
结合蜂窝结构传热机制与复合材料烧蚀机制,研究了蜂窝夹芯复合材料结构在激光辐照条件下的热响应。针对典型蜂窝单元,建立了细观导热及烧蚀理论模型。基于有限元软件热分析模块和二次开发程序构建了蜂窝夹芯结构的高温传热数值模型,考虑了热物性参数的非线性变化、树脂热解和纤维烧蚀过程。采用连续激光作为加载热源,设计并开展了大气环境中蜂窝结构的热烧蚀实验,获得了蜂窝结构的动态烧蚀特征。结果表明,蜂窝夹芯复合材料结构在激光功率密度为102 W/cm2量级时具有良好的抗烧蚀能力,数值模型能够较为准确地模拟激光加载蜂窝结构过程中的烧蚀温度和树脂、纤维的烧蚀情况,并获得较为真实的烧蚀形貌。 相似文献