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基于MDAM-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法
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作者 郭俊锋 谭宝宏 王智明 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1172-1184,共13页
针对传统故障诊断方法特征提取不充分、计算复杂及在变工况下识别准确率低的问题,提出一种基于混合域注意力机制(MDAM)-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法。采用马尔可夫转移场(MTF)将轴承振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图;利用G... 针对传统故障诊断方法特征提取不充分、计算复杂及在变工况下识别准确率低的问题,提出一种基于混合域注意力机制(MDAM)-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法。采用马尔可夫转移场(MTF)将轴承振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图;利用Ghost卷积计算精简的优点,构造出GhostCNN;设计一种MDAM,使网络从通道和空间2个维度充分捕获特征信息,实现特征通道间相互依赖的同时让网络有效关注特征空间信息。由此,构建出MDAM-GhostCNN模型。将MTF二维特征图输入到MDAM-GhostCNN模型中进行训练并输出诊断结果。采用凯斯西储大学和江南大学(JNU)轴承数据集进行实验验证,并对其数据集进行加噪处理。结果表明:在变工况下,所建模型有着更高的识别准确率、抗噪性能和泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 马尔可夫转移场 ghost卷积 注意力机制
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基于新型D-Ghost模块的YOLOv8s轻量化设计
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作者 杨章林 胡祥涛 孔韦韦 《淮南师范学院学报》 2025年第5期130-135,共6页
近年来,基于深度学习的工业表面缺陷检测算法取得了显著进展。然而,深度学习模型的轻量化依然是限制其在工业现场广泛应用的关键技术难题。为应对这一挑战,设计并实现了一种改进的Ghost模块,即D-Ghost模块,并用于YOLOv8s主干网络的轻量... 近年来,基于深度学习的工业表面缺陷检测算法取得了显著进展。然而,深度学习模型的轻量化依然是限制其在工业现场广泛应用的关键技术难题。为应对这一挑战,设计并实现了一种改进的Ghost模块,即D-Ghost模块,并用于YOLOv8s主干网络的轻量化设计。D-Ghost模块通过引入通道和空间注意力机制,有效恢复了Ghost模块中因分组卷积而丢失的通道关联性,并显著增强了特征图的空间表示能力。实验结果表明,在保持模型检测精度几乎不变的同时,D-Ghost模块显著降低了YOLOv8s主干网络的计算量和参数量。与初始的YOLOv8s模型相比,采用D-Ghost模块的变体在模型权重和浮点运算量上均显著下降。综上,D-Ghost模块为工业现场应用的深度学习模型轻量化提供了一种高效且实用的解决方案。 展开更多
关键词 深度学习 缺陷检测 轻量化设计 YOLOv8s ghost模块
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基于Ghost卷积与自适应注意力的点云分类 被引量:1
3
作者 舒密 王占刚 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期106-112,共7页
点云Transformer网络在提取三维点云的局部特征和携带的多级自注意力机制方面展现出了卓越的特征学习能力。然而,多级自注意力层对计算和内存资源的要求极高,且未充分考虑特征融合中层级间以及通道间的区分度与关联性。为解决上述问题,... 点云Transformer网络在提取三维点云的局部特征和携带的多级自注意力机制方面展现出了卓越的特征学习能力。然而,多级自注意力层对计算和内存资源的要求极高,且未充分考虑特征融合中层级间以及通道间的区分度与关联性。为解决上述问题,提出一种基于点云Transformer的轻量级特征增强融合分类网络EFF-LPCT。EFF-LPCT使用一维化Ghost卷积对原始网络进行重构,以降低计算复杂度和内存要求;引入自适应支路权重,以实现注意力层级间的多尺度特征融合;利用多个通道注意力模块增强特征的通道交互信息,以提高模型分类效果。在ModelNet40数据集进行的实验结果表明,EFF-LPCT在达到93.3%高精度的同时,相较于点云Transformer减少了1.11 GFLOPs的浮点计算量和0.86×10^(6)的参数量。 展开更多
关键词 点云分类 Transformer网络 ghost卷积 特征增强融合模块 ECA通道注意力 特征学习
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融合Ghost和注意力机制的指针式仪表识别方法
4
作者 刘攀 王怀军 +2 位作者 王浏明 李军怀 陈震坤 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期276-281,共6页
实际生产环境中拍摄的仪表图像,其背景复杂、光照不均匀以及仪表尺度不一致等问题容易导致图像模糊,进而影响读数精度。因此,提出一种融合Ghost和注意力机制的指针式仪表识别方法。首先,通过Ghost模块有效促进特征重用,以减少网络中的... 实际生产环境中拍摄的仪表图像,其背景复杂、光照不均匀以及仪表尺度不一致等问题容易导致图像模糊,进而影响读数精度。因此,提出一种融合Ghost和注意力机制的指针式仪表识别方法。首先,通过Ghost模块有效促进特征重用,以减少网络中的冗余计算;其次,采用CBAM(Convolutional Block Attention Module)自适应地学习不同通道之间的相关性,并在空间维度上自适应地调整特征图的权重,从而更好地捕获目标区域的信息;然后,通过主成分分析(PCA)提取出一组指针,每个指针对应一个主成分,代表数据的主要特征;最后,将指针与原始数据进行点积运算,从而把指针位置转换为旋转角度,进而求出表盘读数。实验结果表明,在去模糊方面,所提方法的峰值信噪比(PSNR)值达到了33.48 dB,结构相似性指数(SSIM)值达到了0.949,平均修复时间最短为33 ms;在关键点检测方面,所提方法的精确率达到了98.6%,召回率达到了95.9%;所提方法的仪表读数结果的平均引用误差为0.9%。 展开更多
关键词 深度学习 模糊识别 仪表读数 注意力机制 ghost模块
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基于Ghost高效层聚合网络的多尺度融合YOLOv7-tiny改进算法
5
作者 欧阳玉旋 张荣芬 +1 位作者 刘宇红 彭垚潘 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第8期1437-1448,共12页
针对现有的大多数神经网络参数量大、推理速度慢、检测性能低且不便于部署边缘设备等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny算法。首先,根据原算法模型的结构特点,引入Ghost-ELAN模块以大幅度压缩模型;其次,使用Ghost Bottleneck-2代替网络Nec... 针对现有的大多数神经网络参数量大、推理速度慢、检测性能低且不便于部署边缘设备等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny算法。首先,根据原算法模型的结构特点,引入Ghost-ELAN模块以大幅度压缩模型;其次,使用Ghost Bottleneck-2代替网络Neck部分的卷积,进一步降低模型的规模;然后,使用多尺度融合模块Ghost-SPPCSPC提升模型对特征信息的理解能力,并采用GhostConv替换输出层卷积,在降低普通卷积冗余性的同时最大程度地利用模型中的语义信息;最后,使用迁移学习的方法,让模型学习到丰富的通用特征,提高模型的性能。实验结果表明,改进模型的参数量和模型大小较原模型分别降低和减小了57.19%和55.28%,实现了对原模型的重量级压缩,并提升了模型的精度,FPS达到了278,使模型达到快速、高效和便携的目的,更易于部署在边缘设备上。 展开更多
关键词 YOLOv7-tiny ghost 多尺度融合模块 迁移学习 边缘设备部署
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结合ECA与Ghost卷积的轻量级交通标志检测方法
6
作者 邓孝辉 周米纳 《测绘与空间地理信息》 2025年第7期136-139,142,共5页
针对以嵌入式硬件为平台实施的道路交通标志检测问题,提出一种轻量级目标检测方法。使用Ghost卷积核作为骨干网络中特征提取算子,同时引入高效通道注意力模块促使模型学习更多正样本特征;将骨干网络中全部输出特征图聚合后,二次尺寸采样... 针对以嵌入式硬件为平台实施的道路交通标志检测问题,提出一种轻量级目标检测方法。使用Ghost卷积核作为骨干网络中特征提取算子,同时引入高效通道注意力模块促使模型学习更多正样本特征;将骨干网络中全部输出特征图聚合后,二次尺寸采样为2幅特征图来实施检测输出,最大限度利用有限的特征。实验结果表明,本文提出的改进模型在精度方面明显优于同类别轻量级检测模型,经过压缩后能够部署在嵌入式硬件中开展实时级的检测结果输出,能够在智能交通管理、自动驾驶等应用场景中发挥重要的应用价值。 展开更多
关键词 交通标志检测 轻量级模型 ghost卷积 注意力机制
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基于注意力残差UNet和加速非均值滤波的低场弥散加权成像Ghost伪影综合处理方法
7
作者 徐扬 韦静 +2 位作者 Kim Siseung Zhang Huiyao Li Bingkeong 《生物医学工程研究》 2025年第3期162-169,共8页
针对低场(<1 T)磁共振成像(MRI)系统弥散加权成像(DWI)中,因相位编码误差引发的N/2 Ghost伪影问题,本研究提出了融合深度学习与优化滤波的综合处理方法去除Ghost伪影,提升图像质量。首先,构建集成密集残差连接与注意力门机制的AR-UNe... 针对低场(<1 T)磁共振成像(MRI)系统弥散加权成像(DWI)中,因相位编码误差引发的N/2 Ghost伪影问题,本研究提出了融合深度学习与优化滤波的综合处理方法去除Ghost伪影,提升图像质量。首先,构建集成密集残差连接与注意力门机制的AR-UNet模型,通过特征复用与动态权重分配,实现颅脑解剖结构的精准分割;然后,基于边缘约束的加速非局部均值滤波(SCNLM)提升模型计算效率。结果表明,模型的平均Dice相似系数、精准率和特异性分别达到了0.9321、0.9436和0.9430;SCNLM可在保持峰值信噪比29.50 dB与结构相似性0.88的前提下,将传统NLM算法的计算效率提升约50%。本研究能有效去除低场MRI系统中的Ghost伪影,并显著提升图像质量。 展开更多
关键词 低场磁共振 弥散加权成像 ghost伪影 注意力残差UNet 加速非局部均值滤波
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基于Ghost-YOLOv5s的SAR图像舰船目标检测 被引量:2
8
作者 张慧敏 黄炜嘉 李锋 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期24-30,共7页
基于星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的舰船目标检测中,为了平衡模型大小与检测精度,提出了一种基于Ghost卷积的SAR图像舰船目标检测方法Ghost-YOLOv5s。在YOLOv5s的颈部引入Ghost卷积,以减少模型参数和压缩模型体... 基于星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的舰船目标检测中,为了平衡模型大小与检测精度,提出了一种基于Ghost卷积的SAR图像舰船目标检测方法Ghost-YOLOv5s。在YOLOv5s的颈部引入Ghost卷积,以减少模型参数和压缩模型体积;将高效的通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)融入到颈部的C3模块里,以突出重要特征,从而保持较高的检测性能;使用SIoU损失函数替换原来的CIoU损失函数,以减少预测框和真实框之间的偏差,提高检测算法精度。实验结果表明,在SSDD遥感数据集上,改进模型与YOLOv5s相比,模型参数量减少了6.28%,模型体积减小了6.21%,检测精度达到了98.21%,实现了模型大小与检测精度的平衡。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 深度学习 ghost卷积 注意力机制
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基于Ghost-SE-Res2Net的多模型融合语音唤醒词检测方法 被引量:2
9
作者 虞秋辰 周若华 袁庆升 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期52-59,共8页
语音唤醒词检测(WWD)是语音交互中的关键技术,选择合适大小的检测窗对WWD性能的影响很大。提出一种新的多模型融合方法,通过融合小检测窗和大检测窗的检测结果来提高WWD性能。多模型融合方法包含两个分类模型,分别使用小检测窗和大检测... 语音唤醒词检测(WWD)是语音交互中的关键技术,选择合适大小的检测窗对WWD性能的影响很大。提出一种新的多模型融合方法,通过融合小检测窗和大检测窗的检测结果来提高WWD性能。多模型融合方法包含两个分类模型,分别使用小检测窗和大检测窗,均基于轻量化的挤压与激励残差网络(SE-Res2Net)模块,即GhostSE-Res2Net,SE-Res2Net结构的多尺度机制可显著提升WWD的能力。在Ghost-SE-Res2Net中,首先使用Ghost卷积替换SE-Res2Net中的普通卷积以降低模型参数量,然后使用注意力池化层替换SE-Res2Net中的全局平均池化层进一步提升WWD能力。在实际检测时融合连续3个小检测窗模型的检测结果的最大值和1个大检测窗模型的检测结果,来判断唤醒词是否被触发。在训练时引入困难样本挖掘算法,选择性地学习较难检测的唤醒词信息以提高分类模型的检测性能。在包含2个唤醒词的Mobvoi数据集上评估系统性能,实验结果表明,在每小时0.5次错误唤醒的情况下,该系统在2个唤醒词上的错误拒绝率分别为0.46%和0.43%,实现了与先进基线相似的性能,并且系统参数量比基线少31%。 展开更多
关键词 唤醒词检测 ghost模块 Res2Net结构 错误拒绝 多模型融合
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Ghost引导UNet++的高分遥感影像变化检测 被引量:4
10
作者 王鑫 李莹莹 张香梁 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1460-1478,共19页
目的 随着遥感观测技术的飞速发展,遥感影像的分辨率越来越高,如何从高分遥感影像中有效提取具有鉴别性的特征进行地物变化检测成为一个具有挑战性的问题。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,但面向遥感影像变化检测时仍存在图像语... 目的 随着遥感观测技术的飞速发展,遥感影像的分辨率越来越高,如何从高分遥感影像中有效提取具有鉴别性的特征进行地物变化检测成为一个具有挑战性的问题。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,但面向遥感影像变化检测时仍存在图像语义或位置信息的丢失及网络参数量过大等缺陷,导致检测性能受限。为此,提出一种新型GUNet++(Ghost-UNet++)网络,用于遥感影像的精准变化检测。方法 首先,为了提取双时相遥感影像更具判别性的深度特征,设计具有多分支架构的高分辨率网络HRNet替换传统UNet++的主干网;其次,采用UNet++解码结构进行差异判别时,引入鬼影(Ghost)模块代替传统卷积模块以降低网络参量,并设计密集跳跃连接进一步加强信息传输,以减少深层位置信息的丢失;最后,设计一个集成注意力模块,将网络的多个语义层次特征进行聚合和细化,抑制语义和位置信息的丢失,进一步增强特征表征能力用于最终的精准变化检测。结果 在LEVIR-CD(LEVIR change detection data set)和Google Data Set两个公开数据集上进行实验,结果表明本文算法变化检测精度高达99.62%和99.16%,且网络参数量仅为1.93 M,与现有主流变化检测方法相比优势明显。结论 提出方法综合考虑了遥感图像中语义和位置信息对变化检测性能的影响,具有良好的特征抽取和表征能力,因此变化检测的精度和效率比现有同类方法更高。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 变化检测 深度学习(DL) 鬼影模块 集成注意力
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基于Ghost模块的农资图像文本检测算法及其应用
11
作者 殷昌山 杨林楠 罗爽 《湖北农业科学》 2024年第8期61-65,共5页
针对农资图像中文本的检测速度慢并且缺乏移动端的应用等问题,基于农资图像数据集,提出了一种基于Ghost模块的农资图像文本检测算法,该算法对DB网络进行改进,使用MobileNetv2网络来提取基础特征,引入多尺度特征融合模块来获得多层之间... 针对农资图像中文本的检测速度慢并且缺乏移动端的应用等问题,基于农资图像数据集,提出了一种基于Ghost模块的农资图像文本检测算法,该算法对DB网络进行改进,使用MobileNetv2网络来提取基础特征,引入多尺度特征融合模块来获得多层之间的特征融合,并采用可微分二值化后处理算法预测文本,使其能够快速地检测农资图像中的文本。该算法在农资图像数据集上的准确率基本达到了主流算法的标准,检测速度达18.6 img/s,参数量为2.99 M,具备轻量级的特征,将此算法部署到移动端设备上并成功运行。 展开更多
关键词 农资图像 文本检测 文本识别 ghost模块
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基于相位变换和GhostNet-门控循环单元的自动调制识别方法 被引量:2
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作者 陈昊 郭文普 康凯 《火箭军工程大学学报》 2024年第4期86-92,共7页
针对信号调制方式低信噪比条件下识别准确率不高的问题,提出了一种由相位变换、GhostNet、压缩与激励网络(Squeeze and Excitation Network,SENet)、门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和深度神经网络组成的模型,用于自动调制识别... 针对信号调制方式低信噪比条件下识别准确率不高的问题,提出了一种由相位变换、GhostNet、压缩与激励网络(Squeeze and Excitation Network,SENet)、门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和深度神经网络组成的模型,用于自动调制识别接收信号。首先,采用基准数据集RML2016.10a和RML2016.10b同相正交数据作为模型输入;其次,构建识别模型,其中,相位变换用于降低相位偏移对调制识别的影响,GhostNet和GRU分别用于提取调制信号的空间特征和时间特征,SENet用于对特征图权重进行调整;而后,通过深度神经网络进行分类;最后,对所提模型进行了训练及测试。实验结果表明:与现有模型CGDNet、CLDNN、IC-AMCNet、MCLDNN和LSTM相比,所提出模型显著降低了参数量,有效提升了低信噪比条件下的识别准确率,平均识别准确率分别达到62.30%和64.45%。 展开更多
关键词 自动调制识别 深度学习 相位变换 ghostNet 门控循环单元
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High-quality ghost imaging based on undersampled natural-order Hadamard source
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作者 Kang Liu Cheng Zhou +4 位作者 Jipeng Huang Hongwu Qin Xuan Liu Xinwei Li Lijun Song 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第9期404-411,共8页
Improving the speed of ghost imaging is one of the main ways to leverage its advantages in sensitivity and imperfect spectral regions for practical applications.Because of the proportional relationship between image r... Improving the speed of ghost imaging is one of the main ways to leverage its advantages in sensitivity and imperfect spectral regions for practical applications.Because of the proportional relationship between image resolution and measurement time,when the image pixels are large,the measurement time increases,making it difficult to achieve real-time imaging.Therefore,a high-quality ghost imaging method based on undersampled natural-order Hadamard is proposed.This method uses the characteristics of the Hadamard matrix under undersampling conditions where image information can be fully obtained but overlaps,as well as deep learning to extract aliasing information from the overlapping results to obtain the true original image information.We conducted numerical simulations and experimental tests on binary and grayscale objects under undersampling conditions to demonstrate the effectiveness and scalability of this method.This method can significantly reduce the number of measurements required to obtain high-quality image information and advance application promotion. 展开更多
关键词 ghost imaging natural-order Hadamard deep learning
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High-visibility ghost imaging with phase-controlled discrete classical light sources
14
作者 仵雪滢 赵岳 李利明 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第7期328-334,共7页
We take phase modulation to create discrete phase-controlled sources and realize the super-bunching effect by a phasecorrelated method. From theoretical and numerical simulations, we find the space translation invaria... We take phase modulation to create discrete phase-controlled sources and realize the super-bunching effect by a phasecorrelated method. From theoretical and numerical simulations, we find the space translation invariance of the bunching effect is a key point for the ghost imaging realization. Experimentally, we create the orderly phase-correlated discrete sources which can realize high-visibility second-order ghost imaging than the result with chaotic sources. Moreover, some factors affecting the visibility of ghost image are discussed in detail. 展开更多
关键词 ghost imaging high visibility space translation invariance
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Joint Authentication Public Network Cryptographic Key Distribution Protocol Based on Single Exposure Compressive Ghost Imaging
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作者 俞文凯 王硕飞 商克谦 《Chinese Physics Letters》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第2期47-56,共10页
In the existing ghost-imaging-based cryptographic key distribution(GCKD)protocols,the cryptographic keys need to be encoded by using many modulated patterns,which undoubtedly incurs long measurement time and huge memo... In the existing ghost-imaging-based cryptographic key distribution(GCKD)protocols,the cryptographic keys need to be encoded by using many modulated patterns,which undoubtedly incurs long measurement time and huge memory consumption.Given this,based on snapshot compressive ghost imaging,a public network cryptographic key distribution protocol is proposed,where the cryptographic keys and joint authentication information are encrypted into several color block diagrams to guarantee security.It transforms the previous single-pixel sequential multiple measurements into multi-pixel single exposure measurements,significantly reducing sampling time and memory storage.Both simulation and experimental results demonstrate the feasibility of this protocol and its ability to detect illegal attacks.Therefore,it takes GCKD a big step closer to practical applications. 展开更多
关键词 ghost ghost AUTHENTICATION
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Computational temporal ghost imaging based on complementary modulation
16
作者 Jia-Wei Li Wei Zhang +1 位作者 Xue-Feng Liu Xu-Ri Yao 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第11期278-283,共6页
We report an experimental demonstration of temporal ghost imaging in which a digital micromirror device(DMD)and+1/-1 binary modulation have been combined to give an accurate reconstruction of a nonperiodic time object... We report an experimental demonstration of temporal ghost imaging in which a digital micromirror device(DMD)and+1/-1 binary modulation have been combined to give an accurate reconstruction of a nonperiodic time object.Compared to the 0/1 modulation,the reconstruction signal can be improved greatly by+1/-1 binary modulation even with half of the measurements.Experimental results show that 0/1 binary temporal objects up to 4 kHz and sinusoidal time objects up to 1 kHz can be reconstructed by this method.The influences of modulation speed and array detector gray levels are also discussed. 展开更多
关键词 temporal ghost imaging complementary modulation
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基于Ghost卷积的高级别浆液性卵巢癌复发预测方法
17
作者 唐艺菠 崔少国 +2 位作者 万皓明 王锐 刘丽丽 《计算机与现代化》 2024年第4期43-47,98,共6页
高级别浆液性卵巢癌是一种恶性肿瘤疾病,进行术前复发预测能帮助临床医生为患者提供个性化治疗方案,降低病人的死亡率。因该疾病的医学数据较少且难以获取,导致其深度学习模型难以得到充分的训练,复发预测准确率有待提高。针对此问题,... 高级别浆液性卵巢癌是一种恶性肿瘤疾病,进行术前复发预测能帮助临床医生为患者提供个性化治疗方案,降低病人的死亡率。因该疾病的医学数据较少且难以获取,导致其深度学习模型难以得到充分的训练,复发预测准确率有待提高。针对此问题,本文设计了一种改进的低参数残差网络TGE-ResNet34,以ResNet34为主干网络,将传统卷积模块用Ghost卷积代替,完成病灶区特征的提取,降低模型的参数量,在2个Ghost卷积之间融入ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制,抑制无用特征提取的干扰,最后通过5折交叉验证模型,避免数据随机划分的偶然性。实验结果表明,改进设计的TGE-ResNet34网络准确率为96.01%,相比原基线网络准确率提高4.52个百分点,参数量减少15.98 M。 展开更多
关键词 高级别浆液性卵巢癌 残差网络 ghost卷积 注意力
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自适应笛卡尔网格Ghost Cell方法研究 被引量:5
18
作者 刘剑明 赵宁 +1 位作者 胡偶 王东红 《空气动力学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期61-65,共5页
在笛卡尔网格中,利用Ghost Cell方法处理浸入边界,模拟二维无粘可压缩流。针对静止物体,比较了各种不同的Ghost Cell边界条件下的熵误差,总压误差,以及阻力系数。此外为提高激波分辨率,将Ghost Cell方法与基于叉树结构的自适应笛卡尔网... 在笛卡尔网格中,利用Ghost Cell方法处理浸入边界,模拟二维无粘可压缩流。针对静止物体,比较了各种不同的Ghost Cell边界条件下的熵误差,总压误差,以及阻力系数。此外为提高激波分辨率,将Ghost Cell方法与基于叉树结构的自适应笛卡尔网格算法相结合,数值结果显示本文的方法是切实可行的。 展开更多
关键词 ghost Cell方法 笛卡尔网格 自适应 欧拉方程
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Windows 7万能Ghost启动盘仿真软件的设计与实现 被引量:4
19
作者 贺惠萍 荣彦 +1 位作者 张兰 刘迎超 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2014年第5期127-130,共4页
传统的操作系统安装方法不仅费时费力,而且对一般用户来说也颇有难度,不易掌握,所以制作容易操作的系统安装光盘很有必要。该文利用Ghost、Easy Sysprep、万能驱动助理等工具软件,制作了Windows7万能Ghost启动盘。并以Authorware多媒体... 传统的操作系统安装方法不仅费时费力,而且对一般用户来说也颇有难度,不易掌握,所以制作容易操作的系统安装光盘很有必要。该文利用Ghost、Easy Sysprep、万能驱动助理等工具软件,制作了Windows7万能Ghost启动盘。并以Authorware多媒体软件为开发工具,设计了交互式仿真软件,用以模拟万能系统盘的制作过程,这对一般用户学习和掌握相关技术具有一定参考价值。 展开更多
关键词 启动盘 ghost AUTHORWARE 教学仿真
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三维流体界面不稳定性的Ghost方法 被引量:8
20
作者 唐维军 张景琳 +1 位作者 李晓林 赵宁 《计算物理》 CSCD 北大核心 2001年第2期163-169,共7页
Euler方法对大多数气体流动处理得很好 ,但在临近材料界面的区域出现非物理振荡 .Lagarange方法对多材料界面适用性很好 ,但它在处理大变形和大多数气体流动的涡结构却有自身的困难 .理想的稳定性强的方法是结合两种方法的长处 .利用Lev... Euler方法对大多数气体流动处理得很好 ,但在临近材料界面的区域出现非物理振荡 .Lagarange方法对多材料界面适用性很好 ,但它在处理大变形和大多数气体流动的涡结构却有自身的困难 .理想的稳定性强的方法是结合两种方法的长处 .利用LevelSet方法来确定界面位置 ,利用Ghost方法来确定临近界面的网格点的状态量 .采用单侧界面的熵插值技巧来捕捉适宜的界面边界条件 。 展开更多
关键词 界面不稳定性 LevelSet方法 TVD格式 TVD/AC格式 ghost方法
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