时空调控微柱表面浸润性强化单气泡沸腾换热

微结构耦合浸润性调控是目前强化核态沸腾换热的主要手段,针对水工质在单晶硅微柱表面的核态沸腾过程,采用CFD-VOF三维数值模拟方法,对比研究时间及空间分别调控表面浸润性对沸腾气泡动力学、相界面形变及传热性能的影响。结果表明：亲水性增强使得气泡界面曲率增大、合力增强,促使气泡的脱离;空间调控主要表现为增大气泡体积,时间调控则主要表现为优化气泡动力学过程,提高热流较大的生长阶段在整个气泡周期内的占比,从而强化换热;本实验工况下,空间梯度浸润表面以及在生长阶段提高壁面亲水性,均可大幅度提高单气泡沸腾换热性能,平均热流最大可提高42.7%;考虑微尺度下梯度浸润性加工难度,时间调控浸润性强化沸腾换热具有更好的发展前景。     

来袭飞机的红外辐射及其大气传输特性研究

研究了来袭飞机的三个主要红外辐射源(尾焰、尾喷管和蒙皮)的红外辐射特性,以及各自主要辐射波段在大气中衰减的情况。通过优化模型,计算得到了其各自主要辐射波段的红外辐射强度。并根据三个辐射源各自主要辐射波段的大气透过率的计算,得到经过相同大气路程衰减后,最终到达红外探测器的辐射强度。     

基于联邦学习的跨源数据错误检测方法

随着海量数据的涌现和不断积累,数据治理成为提高数据质量、最大化数据价值的重要手段.其中,数据错误检测是提高数据质量的关键步骤,近年来引起了学术界及工业界的广泛关注.目前,绝大多数错误检测方法只适用于单数据源场景.然而在现实场景中,数据往往不集中存储与管理.不同来源且高度相关的数据能够提升错误检测的精度.但由于数据隐私安全问题,跨源数据往往不允许集中共享.鉴于此,提出了一种基于联邦学习的跨源数据错误检测方法 FeLeDetect,以在数据隐私保证的前提下,利用跨源数据信息提高错误检测精度.为了充分捕获每一个数据源的数据特征,首先提出一种基于图的错误检测模型GEDM,并在此基础上设计了一种联邦协同训练算法FCTA,以支持在各方数据不出本地的前提下,利用跨源数据协同训练GEDM.此外,为了降低联邦训练的通信开销和人工标注成本,还提出了一系列优化方法.最后,在3个真实数据集上进行了大量的实验.实验结果表明:(1)相较于5种现有最先进的错误检测方法,GEDM在本地场景和集中场景下,错误检测结果的F1分数平均提高了10.3%和25.2%;(2) FeLeDetect错误检测结果的F1分数较本地场景...