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跨声速叶栅叶片快速响应PSP测量研究 被引量：4
1
作者 张雪 衷洪杰 +1 位作者 王猛 赵民 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期586-592,599,共8页
开展了快速响应PSP技术在高速叶栅中的非定常测量应用研究。使用压力-温度校准系统与激波管对FIB类快速响应PSP涂料的温度压力和时间响应特性进行了测量,结果表明该类涂料具有较低的温度敏感度和亚毫秒量级的响应时间。在高速叶栅试验中... 开展了快速响应PSP技术在高速叶栅中的非定常测量应用研究。使用压力-温度校准系统与激波管对FIB类快速响应PSP涂料的温度压力和时间响应特性进行了测量,结果表明该类涂料具有较低的温度敏感度和亚毫秒量级的响应时间。在高速叶栅试验中,采用吹吸装置在叶片表面形成了主动控制的非定常流场,利用快速响应PSP与动态压力传感器进行同步测量,同时利用红外技术对叶片表面温度进行监测。快速响应PSP的测量结果与压力传感器比较,在叶片表面平均场、脉动场、单点时频等方面具有很好的一致性,同时快速响应PSP技术可以动态地显示激波位置和分离区域的变化。 展开更多
关键词 压力敏感涂料 快速响应 非定常压力 周期脉动 叶栅
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热线探针对数校准方法研究及改进 被引量：1
2
作者 杜钰锋 林俊 +1 位作者 马护生 熊能 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2224-2231,共8页
开展了可压缩流体中热线探针校准方法的研究,以满足其在各种速度测量场合的使用需求。研究了对数校准数学模型,发现校准系数求解过程中存在矩阵奇异性过强的问题,导致在速度小扰动条件下方程求解稳定性差。对对数校准数学模型进行了参... 开展了可压缩流体中热线探针校准方法的研究,以满足其在各种速度测量场合的使用需求。研究了对数校准数学模型,发现校准系数求解过程中存在矩阵奇异性过强的问题,导致在速度小扰动条件下方程求解稳定性差。对对数校准数学模型进行了参数无量纲化及添加正向偏置的改进,建立了无量纲化对数校准数学模型。在马赫数为0.3~0.5,引射压力为150~300 k Pa范围内进行了校准实验,利用对数校准数学模型对实验数据进行拟合,拟合优度为0.997 61,拟合速度平均偏差为1.378 m/s,校准系数求解过程中系数矩阵条件数为1.595×108,矩阵奇异性过强,加入速度小扰动(1 m/s)后,拟合优度为0.379 74,拟合速度平均偏差为43.81 m/s,方程求解稳定性差。利用无量纲化对数校准数学模型对实验数据进行拟合,拟合优度为0.998 95,拟合速度平均偏差为1.203 m/s,校准系数求解过程中系数矩阵条件数为3.655×102,且无量纲化方法不受速度小扰动影响。对流体速度进行不确定度分析,速度平均不确定度为3.168 m/s,无量纲化拟合速度平均偏差明显小于速度平均不确定度。实验结果证明了无量纲化对数校准数学模型应用于可压缩流体热线探针校准的可行性。 展开更多
关键词 热线探针 可压缩流体 对数 校准 数学模型 无量纲化 不确定度
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基于神经网络的体视PIV空间标定模型 被引量：3
3
作者 窦建宇 潘翀 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期359-367,共9页
体视粒子图像测速(SPIV)中的空间标定精度对SPIV的测试结果精度有较大影响。为研究标定模型对输入误差的处理能力,定义了一个无量纲参数——误差衰减系数,来评判空间标定模型对误差的响应。在此基础上针对SPIV两相机空间标定的误差产生... 体视粒子图像测速(SPIV)中的空间标定精度对SPIV的测试结果精度有较大影响。为研究标定模型对输入误差的处理能力,定义了一个无量纲参数——误差衰减系数,来评判空间标定模型对误差的响应。在此基础上针对SPIV两相机空间标定的误差产生和传播特性,发展了一种基于神经网络的且具有联合标定能力的SPIV空间标定模型。使用仿真实验手段,证实了该神经网络模型在很大的参数空间内均具有对输入误差的抑制能力,而传统的多项式模型或小孔模型并不具备这一能力;此外,神经网络模型在高光学畸变情况下的表现也优于多项式模型及小孔模型。因此,神经网络具备替换传统空间标定模型的能力,有助于提高SPIV的测量精度。最后在实验中证实了神经网络标定模型的空间定位误差仅为传统模型的1/4。 展开更多
关键词 SPIV 神经网络 相机标定 机器视觉 空间定位
原文传递
基于神经网络的SPTV粒子同帧匹配算法
4
作者 窦建宇 潘翀 《气动研究与试验》 2025年第4期43-50,共8页
体视粒子追踪测速技术(SPTV)是一种高空间分辨率的测量技术。目前,SPTV的速度场计算需先在像平面计算二维速度场,再由两个二维速度场计算得出三维速度场,而由二维速度场计算三维速度场的过程可能引入新的误差。本文提出一种基于神经网... 体视粒子追踪测速技术(SPTV)是一种高空间分辨率的测量技术。目前,SPTV的速度场计算需先在像平面计算二维速度场,再由两个二维速度场计算得出三维速度场,而由二维速度场计算三维速度场的过程可能引入新的误差。本文提出一种基于神经网络的多相机粒子匹配方法,可对不同视角中拍摄到的粒子进行匹配,以便直接还原粒子在物理空间中的坐标,后续可对粒子进行跨帧匹配,最终得到三维速度场。该匹配方法以神经网络为载体,利用空间标定信息作为判据进行粒子匹配,可实现多相机高粒子浓度的粒子同帧匹配。为了克服同帧匹配中计算量大的问题,本文提出“弹着点”粗匹配方法以减小匹配过程中的计算量;为了满足匹配神经网络训练的需要,开发了一套基于神经网络空间标定和重构算法的训练数据生成流程。最终通过仿真计算,证实了该匹配算法在常规SPTV试验工况下可以实现粒子浓度为PPP=0.16时的正确率大于96%的粒子同帧匹配。 展开更多
关键词 SPTV 神经网络 同帧匹配 空间标定 粒子重构
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