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采用数值模拟的方法,基于稳态雷诺平均方程(URANS)耦合k-ω SST模型和滑移网格法分析了涡轮叶片旋转扫掠条件下带有非定常气膜出流的外环腔内阵列冲击传热特性。在外环冲击-气膜复合冷却结构中,冲击孔和气膜孔呈交错排列,冲击距与冲击孔直径之比为1.25,斯特劳哈尔数St=2.35、3.52(对应转速Ω=10 000、15 000 r/min),吹风比M=0.5、1及1.5。结果表明:叶片旋转扫掠效应引起的气膜孔出口压力波动会诱导冲击孔入口的瞬时质量流量发生变化,而时均质量流量几乎保持不变;吹风比在0.5~1.5之间变化时,靶面的瞬时和时均平均冲击换热特性随着吹风比的增大而增强;相同的吹风比时,叶片转速的提高对靶面瞬时和时均换热特性的影响非常微小。 相似文献
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以GE-E3型第一级叶栅为研究对象开展数值研究,基于高压涡轮常规凹槽叶顶提出新型叶顶结构。通过求解三维Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS)和标准k-ω湍流模型研究了篦齿结构和布局对叶顶流动传热特性的影响。数值预测的平叶顶的流场分布与实验数据吻合良好,验证了数值方法的可靠性。研究结果表明:篦齿叶顶可以有效降低中弦处的叶顶泄漏损失,篦齿形状对泄漏强度影响较小。此外,篦齿叶顶显著降低叶顶平均传热系数和热负荷,相比常规凹槽叶顶,前缘斜篦齿叶顶的平均传热系数降低了22.39%。在研究的新型叶顶结构中,倒梯形篦齿叶顶(I-TIP)具有最低的叶顶平均传热系数,梯形篦齿叶顶(T-TIP)具有最低的叶顶热流量,前缘斜篦齿叶顶具有最佳的气热性能。在叶顶凹槽前缘布置篦齿结构可有效降低叶顶换热系数。 相似文献
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基于归一化超拉普拉斯先验项的运动模糊图像盲复原 总被引:3,自引:1,他引:2
基于变分方法提出了一种运动模糊退化图像的盲复原算法.考虑自然场景的图像梯度符合长拖尾概率分布,提出的方法采用归一化的超拉普拉斯先验项作为变分能量方程中的光滑项,从而有利于图像在去模糊的求解过程中正确解收敛.由于建立的能量方程不是严格凸的函数,故引入了分裂方法进行求解.整个运动模糊退化图像的盲复原过程在多尺度框架下由粗到细尺度渐进执行.最后利用估计出的点扩展函数计算清晰图像.相对于传统的盲复原算法,本文提出的算法不需要预测图像的梯度信息和对梯度进行筛选,直接求解能量方程就能够得到相应的正确解.得到的结果验证了本文算法的有效性. 相似文献
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变分水平集模型已成为多相图像分割的基本框架,其求解过程通常为计算水平集函数演化方程的稳态解,计算效率不高.为提高计算效率,本研究采用n个水平集函数划分n个区域的分段常值多相图像分割变分模型,将对水平集函数的优化问题转化为对离散的二值水平集函数的优化问题;然后将其转化为凸优化问题,再通过对结果阈值化得到原问题的解,并且本... 相似文献
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多相图像分割的变分模型采用水平集函数定义不同区域的特征函数,其极值问题需要迭代求解一系列动态演化方程,计算效率低。较快的方法是对离散的二值标记函数凸松弛后设计对偶方法或Split Bregman方法,并结合阈值化技术得到分割结果。提出一种无需凸松弛和阈值化的快速分割方法—直接对偶方法(DDM)。DDM利用二值标记函数的二值特性,并根据KKT条件得到原变量的二值解析解和对偶变量的简单迭代格式。该方法首先应用到两相Chan-Vese模型,然后拓展到多相Chan-Vese模型。实验结果表明,DDM比梯度降方法、对偶方法和Split Bregman方法分割效果好、计算效率高。 相似文献
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随着现代通信技术的飞速发展,IMS作为3GPP在UMTS R5版本中提出的支持IP多媒体业务的子系统,其IP综合语音接入技术的实现是现阶段开展固定/移动融合通信的基础。本文通过分析IMS的定义与特征,对基于IMS的IP综合语音接入技术的实现方法进行探讨。以期通过本文的阐述加强IMS通信技术交流,为促进我国移动通信事业可持续发展提供理论参考。 相似文献
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IMS网络是当今电信网的基本发展趋势。移动通信网络在IMS网络技术发展中还处理初级起步阶段。对于移动通信网络而言,一种新的网络结构,其安全可靠性无疑是发展规划中的重要考虑之一。本文立足于IMS网络结构特点,浅析IMS网络容灾原理机制与实现。以期通过本文的阐述加强IMS通信技术交流,为促进我国移动通信事业可持续发展提供理论参考。 相似文献
9.
当前移动核心网已基本实现各接口的IP化改造。本文从安全的角度对IP接入机制进行研究,分别对不同类型网元的不同接口硬件实现进行研究,比对了不同业务IP接入配置的异同,结合现网解释接入安全性保障的实现。以期通过本文的阐述加强移动通信技术交流,为促进我国移动通信网络的安全建设与发展。 相似文献
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基于混合数据项的运动去模糊变分方法 总被引:1,自引:1,他引:0
运动去模糊是当今图像处理领域的研究热点和难点.鉴于变分能量方程在图像处理中的理论优势,提出了基于变分能量方程的运动去模糊算法.为了利用图像中的梯度信息并消除噪声的影响,采用混合数据项.引入归一化的总变分项,使得运动去模糊的真正解能够使得变分能量下降.由于引入的归一化总变分项求解复杂,引入线性分裂Bregman迭代简化求解过程.由于运动轨迹的复杂性,算法在多尺度框架下进行,从粗尺度到细尺度依次渐近执行,直到最终求得模糊核函数.粗尺度上估计的点扩展函数和恢复的清晰图像作为下一精确尺度变分能量模型求解的初始值.估计出点扩展函数后利用总变分能量方程求得清晰的图像.实验结果验证了算法的有效性. 相似文献