燃烧室两相流场亚网格燃烧模型的研究

在三维任意曲线坐标系下采用不同的亚网格燃烧模型对环形燃烧室火焰筒气液两相湍流瞬态反应流进行大涡模拟．计算中所采用的数学度模型有：k方程亚网格尺度模型估算亚网格湍流黏性;热通量辐射模型估算辐射换热,分别采用亚网格EBU燃烧模型（E-A model）、亚网格二阶矩输运方程模型（SOM）和亚网格二阶矩代数模型（SOM-A）估算化学反应速率．并在非交错网格系统下气相采用SIMPLE算法和混合差分格式求解,液相采用Lagrange处理,并用PSIC算法对其进行求解．通过实验结果和计算结果的比较,表明在三维任意曲线坐标系下对燃烧室火焰简两相湍流油雾燃烧流场进行大涡模拟,3种不同的亚网格燃烧模型都能真实反映两相湍流化学反应流流动及实际燃烧过程,而采用亚网格二阶矩输运方程模型稍优于其他两种亚网格燃烧模型．     

雾层两相耦合流场及气溶胶颗粒物的动力学性质

雾层气溶胶系统涉及复杂的动力学演变过程:碰撞、凝并、破碎、冷凝/蒸发、成核、沉积、表面化学反应等.因此,发展雾层与气相流场耦合的Eulerian-Lagrangian两相流模型、颗粒动力学及随机轨道模型,考虑重力、曳力、布朗力、Basset力等对颗粒相的作用.基于SIMPLE和多重Monte Carlo算法求解颗粒群平衡方程,自行开发了FAD程序首先对室内燃烧源细微颗粒物的扩散实验展开数值模拟,计算结果与实验数据吻合较好.将建立的模型和方法数值研究气溶胶污染物在雾环境中的输运过程,分析雾消散阶段颗粒相浓度、平均尺度的时空分布.结果显示:当时间演化至60 min,雾滴的平均尺度减小到初始的65.67％,而气溶胶颗粒最大数目对应的尺度为0.006 μm.     

基于大气多散射模型和超像素分割的图像去雾

通过分析大气粒子对光线的多次散射作用,利用大气点扩散函数作为卷积核,基于暗原色图像复原理论,建立了基于多次散射的雾天成像模型,并以函数形状相似性为依据,利用广义高斯分布定量估计出大气点扩散函数核函数在图像域下的相关参数.针对传统暗原色理论以固定大小图像区域估计透射率的不足,提出了基于超像素分割获得景深一致的图像分块方案,通过区域合并,获得更为精准的天空检测效果;基于暗原色先验理论分别估计天空和非天空区域的透射率,并对天空区域的透射率进行修正,不但减少了天空色彩失真,同时也消除了复原结果的光晕现象.本文从主观和客观两个方面将所提出的去雾方法和其他算法进行了对比,结果表明,本文提出的去雾算法能够在较短的运行时间内获得对比度较高、细节信息丰富的去雾结果,具有较好的鲁棒性.     

油池火中雾卷吸现象的研究

细水雾与火焰相互作用中雾滴主要通过动量和雾卷吸进入火焰区,以达到抑制或扑灭火焰的效果。本文对细水雾与油池火相互作用时雾卷吸现象及其影响因素进行了初步研究,通过建立一个简单的模型,初步确定了雾卷吸量的计算方法。所进行的小尺度模拟实验也对理论分析的结果提供了验证。     

一种基于单尺度Retinex的雾天降质图像增强新算法

雾图增强是智能管理系统的一个组成部分,在交通管理系统、公路收费站、轮船、飞机场等场合有着广泛的应用场景。比较了对数函数、双曲正切函数、反双曲正切函数对雾天降质图像亮度分量的调节能力,证明双曲正切函数具有比对数函数更宽的亮度调节能力。在此基础上提出一种基于单尺度Retinex的雾天图像增强方法。该算法首先把图像从RGB彩色空间转换到HSV空间,保持色调分量不变,采用中心可自适应调节的双曲正切函数增强图像的全局亮度,局部细节非线性变换处理进一步提高图像的局部对比度,运用线性拉伸对饱和度进行调整,实现颜色补偿。实验结果表明该方法去雾效果显著,且颜色自然。实验还结合方差、熵和算法运算时间等参数,对该算法与多尺度Retinex算法作比较,验证了该算法在图像对比度、细节增强方面的优越性,且算法速度快,具有应用于实时图像处理的能力。     

雾对激光的衰减特性研究

基于gamma雾滴分布模型以及辐射雾和平流雾粒径分布与能见度的经验关系,计算并分析了不同波长激光在两种雾中的衰减率随能见度的变化,透射率随传输距离的变化.结果表明,不同波长激光在两种雾中传输时,波长较长激光的衰减率都比波长较短激光的衰减率低;10.6μm激光在平流雾中衰减率大于在辐射雾中的衰减率;对不同波长激光在两种雾...     

雾对大气激光通信系统的影响及克服方法

分析了雾产生的原因、相关数学模型及其对大气激光通信系统的影响.为了克服雾对无线光通信链路的影响,将LDPC码作为信道编码应用到大气激光通信系统中,并结合置信传播迭代译码算法和副载波PSK强度调制方案,在有雾的大气信道中进行了仿真.仿真结果表明:LDPC码具有优越的纠错能力,并获得了较大的编码增益,该方案可以满足大气激光通信系统的需要.     

基于多尺度空洞卷积的对抗去雾网络

雾天拍摄的图像存在颜色失真、图像细节模糊的问题,对成像设备采集到的图像质量造成了负面印象。针对雾天搜集图像存在的降质问题,提出了一种基于多尺度空洞卷积的对抗去雾网络。去雾网络的生成器由不同空洞率的卷积模块组成,结合多尺度的策略增加感受野并增强去雾效果;判别器采用多个卷积模块构成,用于区分生成的去雾图像与真实无雾图像;通过计算去雾图像和真实无雾图像之间的感知距离,优化图像的纹理结构并减少噪声信号。实验结果显示,提出算法在公开数据集上获得的峰值信噪比值为22.410 dB,结构相似性值为0.844,色差值为10.545。定量和定性评估表明,采用空洞卷积和感知损失技术设计的去雾网络能够有效地恢复图像的颜色信息和纹理结构。     

基于暗通道先验的单幅图像快速去雾方法

为了提高雾天图像的去雾效果,针对暗通道先验法则中存在的不足,提出一种单幅图像快速去雾方法.该方法以暗通道先验法则为基础,采用四叉树搜索算法对大气光值进行估计,并通过白平衡对大气散射模型进行简化.然后,利用暗通道先验知识得到介质传输率粗略估计,并通过引导滤波和双阈值判断方法对介质传输率中边缘和天空区域进行优化.最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到去雾图像.与几种典型的图像去雾方法相比,该方法运算速度较快,能有效提高去雾图像的清新度,并获得较好的图像颜色.     

一种自适应线性透射率估计去雾算法

为了有效复原雾霾天气下退化的图像, 文章提出了一种自适应线性透射率估计去雾算法。建立有雾图像与无雾图像最小值通道之间的线性变换模型; 利用有雾图像的混合通道得到自适应参数, 结合自适应参数和线性变换模型估计出透射率, 通过有雾图像的最小值通道构造高斯函数来补偿估计明亮区域透射率, 提升该区域透射率的准确度, 再使用交叉双边滤波器消除纹理效应得到优化透射率; 最后, 结合大气散射模型复原出无雾图像。实验结果表明, 该方法有效降低了时间复杂度, 且复原的图像细节明显, 明亮度适宜。