简介:利用粒子成像测速技术(particleimagevelocimetry,PIV),在水槽中探究缝隙对圆柱流场结构的影响,应用频谱分析和本征正交分解(properorthogonaldecomposition,POD)方法,研究了开缝圆柱流场相干结构.实验Reynolds数范围内,缝隙的“吹吸”作用从根本上改变了圆柱绕流近区尾流结构,前6阶模态形态是流场中最主要的相干结构.第1,2阶模态形态控制着圆柱绕流流场涡街相继脱落过程,1或2阶模态系数为尾迹涡的固有频率;第3,4阶模态形态控制着脱落旋涡沿流向方向能量运输;第5,6阶模态形态中的同向涡旋结构作用于旋涡缓慢脱离柱体这-过程,并对旋涡能量起着衰减作用.
简介:制备了金属-铁电层-绝缘层-半导体(Pt/Bi3.15Nd0.85Ti3O12/YSZ/Si,MFIS)二极管,研究了该二极管的存储窗口电压、疲劳特性和高温保持特性。结果表明:该二极管的存储窗口电压随扫描电压的增大呈先增大后减小的趋势,其中最大存储窗口电压约为0.88V且存储窗口电压的变化几乎不受扫描电压的扫描速度与频率的影响;该二极管在109次翻转循环后,其积累电容和耗尽电容基本没有变化,且存储窗口电压仅下降了5%。另外,该二极管在80℃下加速测量8h(相当于常温下测量60d)后,加速后器件的电容差比加速前降低了13%,说明该二极管抗疲劳特性和高温特性良好。
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。
简介:研究翼型绕流的转捩预测方法,对于翼型流动细节的精确模拟和气动力的准确计算以及精细化设计均具有十分重要的意义.采用动模态分解(dynamicmodedecomposition,DMD)代替线性稳定性理论(linearstabilitytheory,LST)与e^N方法结合,不需要求解稳定性方程,成为一种数据驱动的翼型边界层转捩预测新方法,称为DMD/e^N方法.在原有方法的基础上,改进了DMD网格线生成方法和扰动放大N因子的积分策略,并将RANS求解器与改进的DMD/e^N方法进行耦合,实现了翼型定常绕流转捩预测自动化.采用该方法对LSC72613跨声速自然层流翼型以及NLF0416低速自然层流翼型在不同攻角下的绕流进行转捩预测,转捩点计算结果均与实验值和LST/e^N方法吻合良好.该方法计算得到的N值增长曲线与LST/e^N方法的包络线也较为吻合,进一步验证了积分策略的正确性.改进的DMD/e^N方法可作为自然层流翼型设计的新的有力工具.
简介:在低速来流条件下,针对前缘位置嵌有合成射流/合成双射流激励器的机翼的水滴撞击特性开展了数值模拟研究,基于Fluent软件,采用Euler气液两相模型和欧拉壁面液膜(Eulerianwallfilm,EWF)模型,得到的计算结果表明:在合成射流或合成双射流的主动控制下,阻挡了机翼前缘等积冰重点防护区域内的水滴撞击,从而大幅降低了该区域的结冰强度.其机理是:在高频合成射流的作用下,机翼前缘上游附近形成了一对稳定的闭合回流区,形成了水滴的“真空区域由于回流区内部水滴速度和质量分数较低,改变了机翼前缘水滴运动轨迹和水滴收集率分布,能够减少机翼前缘结冰程度并改变冰形,起到了虚拟气动外形的作用.