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随着清洁能源的广泛应用,提高输气管道的输送效率成为热点问题,其中降低管输过程中的摩擦阻力至关重要。为探究三角形肋条在输气管道减阻中的应用效果,利用ANSYS-FLUENT软件对光滑管道和肋条管道中的湍流流动进行了数值模拟。结果表明,在近壁区域,肋条管道与光滑管道的速度剖面相差较大,主流区域相差较小,肋条结构的减阻效果主要基于近壁面;肋条结构将漩涡推离壁面,使肋底充满低速流体,降低近壁面处动量交换,减小摩擦阻力;与光滑壁面相比,尺寸为s=h=0.516 5 mm的肋条具有4.38%的减阻效果。 相似文献
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用不对称醚作调节剂合成苯乙烯-异戊二烯-丁二烯橡胶的反应动力学 总被引:1,自引:1,他引:0
以苯乙烯(St)、异戊二烯(Ip)和丁二烯(Bd)为单体,正丁基锂(n-BuLi)为引发荆,乙基乙二醇叔丁基醚(BET)为结构调节剂,合成了线型无规结构的苯乙烯-异戊二烯-丁二烯橡胶(SIBR),进行了聚合反应动力学研究,并与以四氢呋喃(THF)为结构调节剂的体系进行了比较.结果表明,BET的加入提高了聚合反应速率;随反应温度的升高和BET/n-BuLi(摩尔比)的增大,聚合反应速率加快,尤其是St的反应速率提高显著;BET调节聚合速率的能力明显高于THF. 相似文献
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Xi Li Liqiao Tian Xi Zhao Xiaoling Chen 《International journal of remote sensing》2013,34(21):6091-6107
It is well known that coarse spatial resolution is an important factor for the occurrence of mixed pixels in remote sensing images, and conventional approaches for spectral unmixing adopt various techniques on spectral dimension only in a fixed spatial resolution. In this article, a super resolution (SR) approach for spectral unmixing is proposed, based on the assumption that increasing the spatial resolution helps to retrieve the composition of a pixel. Firstly, a remote sensing image is downscaled into an SR image using example-based kernel ridge regression (EBKRR). Secondly, the SR image is classified using supervised hard classification, and then the class map is decomposed into thematic class layers. Thirdly, the thematic class layers are upscaled into the original spatial resolution with an averaging operation, and the abundance maps are finally derived. In two simulated data-based experiments and one ground data-based experiment, this approach was compared with linear spectral mixture analysis (LSMA) and artificial neural network (ANN)-based spectral unmixing methods. The accuracy assessment indicated that the SR approach outperformed LSMA and ANN under measurements of mean absolute error and absolute bias in the three experiments. 相似文献
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Zhang Liang Bao Zheng Liao Guisheng 《电子科学学刊(英文版)》2000,17(4):289-296
This paper starts with the discussion of the principle of Reduced-Rank (RR) Space-Time Adaptive Processing (STAP). It is followed by a dedication of the upper bound performance of all eigen-based RR methods provided by Cross Spectral Method (CSM) under the condition of a given processor rank and an identical secondary sample size. A performance comparison between two RR STAP processors with prefixed structure and CSM is performed by the means of simulations. It is shown that the performance of time pre-filtering followed by jointly localized STAP structure (i.e. 3DT-SAP) is very close to the upper bound and thereby it is an effective RR approach. 相似文献
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