一、怎样准确判断云状（论文文献综述）
李清华[1]（2020）在《不同温度油液在液压V型阀口空化现象的可视化研究》文中进行了进一步梳理液压技术作为现代工业的重要组成部分,对我国经济发展和技术进步起了很大的促进作用,不可或缺。在液压技术的实际使用过程中,在节流阀、滑阀等阀口处,尤其在小开度情况下,很容易产生空化现象,严重影响着液压系统的控制精度,并伴有强烈的振动和噪声。目前对于空化现象的研究多集中在水介质上,对于以液压油为介质的空化研究又大多没有考虑油温对空化的影响。水介质空化为相变过程的蒸汽型空化,油介质空化为气体析出的空气型空化,在物理机理上有本质的不同。本文对液压阀口普遍存在的空气型空化流动特征进行研究,可完善以液压油为介质的空化理论。针对液压阀口空化现象和三维实验模型对空化研究的不便,本文设计了可进侧光二维实验模型,运用可视化的实验方法,研究了压差和油温对阀口空化的影响。实验发现,在液压阀口处,随油温升高,达到空化初生的进出口压差逐渐减小,且压差变化量整体也呈减小趋势。通过实验记录的不同油液温度下达到相同空化初生现象所需要的压差,采用曲线拟合数据点,得到了46号液压油在298.2K时的本生溶解度为0.101。阀口处油液空化存在附着空化、云状空化和雾状空化,且附着空化存在回射流导致的周期性振荡和与间断面机制有关的间歇性振荡,具有不确定性。压差一定时,随液压油温度升高,空化体积逐渐增大,当油液温度在23℃到60℃之间变化时,油温与空化体积近似呈线性关系。油温不变时随压差增加,空化体积增大,当压差在1.5MPa到4.5MPa范围内变化时,空化体积与压差近似呈线性分布。阀口的空化现象还会出现饱和状态,而导致空化饱和现象出现的压差会随着油温升高而降低,油温为23℃,压差在4.5MPa以内时未出现饱和状态,油温分别为30℃、40℃、50℃和60℃时,饱和状态出现的压差约为4.5MPa、4.0MPa、3.5MPa和3.0MPa。当压差为3.5MPa,油温从30℃变化至50℃时,空泡体积的增长由油液中析出的空气主导,温度从50℃变化到60℃时,空气析出机制作用减弱,膨胀机制作用增强。
房春瑶[2]（2020）在《基于轻量级卷积神经网络的云状和云量识别技术研究》文中研究说明云是地球热力平衡和水气循环的重要组成部分,准确地识别云状及云量等要素对于天气预报、飞行保障和气候研究等具有极其重要的意义。地基云观测是地面气象观测的一项重要内容,长期以来,地基云观测主要依靠气象观测员人工目测和经验分析,缺乏客观性,可对比性差;另一方面,人工观测成本高昂,无法满足实际需求,亟需实现地基云图的自动化观测。近年来,随着地面观测设备与数字成像技术的发展,国内外已经研发了一些地基观测设备来记录和保存地基云图像,但图像的精细化判读仍然需要依赖气象观测员人工进行。因此,如何利用深度学习和计算机视觉等技术实现地基云的全自动化观测,成为了当前气象观测领域的研究焦点。本文以标准气象站提供的地基云图为研究对象,从云状识别和云量检测两个方面开展地基云的自动化观测技术研究,主要研究内容及研究成果如下:1.构建了质量统一、大数据量、云属齐全的标准地基云图数据集HBMCD和标准GT地基云图数据集HBM＿GT。规范化的云图数据集是开展地基云自动化识别的重要基础。针对现有开源云图数据集数据质量不一、云属种类不齐全、数据量低等不足,本文以标准气象站提供的TSI云图数据为基础,进行图像矫正后,经专业气象观测员指导,人工分类形成包含十属云及无云共十一类云图在内的基础数据集,并利用迁移学习进行辅助验证,经数据增强等操作后形成HBMCD;以经数据增强后的开源数据集SWIMSEG和SWINSEG作为UNet的初始化数据集进行网络模型初始化训练,然后利用该网络对HBMCD进行分割,将网络输出结合YCC通道分离、阈值分割等操作,以去除太阳强光的干扰,经人工校准后,形成HBM＿GT。2.提出了一种轻量级的云状识别网络模型LCCNet。针对现有云状识别方法可识别云属有限、显存占用高、准确率低等问题,首先通过迁移学习方法探究各经典网络模型在云状识别上的表现,然后借鉴具有最优识别效果的网络模型结构并融合深度卷积、逐点卷积、通道随机混合、膨胀卷积等降低模型参数的技巧设计实现LCCNet。实验证明,LCCNet可以更好地提取各云属的特征,同时,在保证高识别准确率的前提下,大幅降低了网络的参数量及运算复杂度,为实际部署提供了可能。3.提出了一种轻量级的云图分割网络LCSegNet。针对现有语义分割网络对于云图的分割效果差且无法解决太阳光干扰、显存占用高等问题,本文利用“Encoder-Decoder”网络模型框架进行LCSegNet的结构设计,并结合通道拼接思想,将编码器部分的特征与解码器部分具有相同通道数处的特征进行尺度融合,实现了不同层次图像特征的聚合,从而避免了特征的边界损失,最后输出与原图像分辨率一致的语义分割掩膜。实验表明,LCSegNet不仅可以有效去除太阳强光对于云图分割的干扰,从而实现云图的精准分割,同时具有参数量低、计算量小、显存占用低等优点。4.设计并搭建了云要素识别平台。为将网络模型推向实际应用,本文选用Py Qt5框架结合Python语言进行平台搭建,并利用CSS进行页面优化。该平台获取云图数据后,使用已经训练好的云状识别网络模型LCCNet和云图分割网络模型LCSegNet分析给出云状及云量等信息。用户通过访问该平台,可以直观的获取分析过程中云图可视化部分的图像及识别结果等信息。主要介绍了该应用平台的设计及实现过程,包括云状识别、云分割结果展示、云量检测等功能模块,并给出了使用结果和性能分析。
刘祥[3]（2020）在《离心泵叶片表面空化冲击强度非定常特性研究》文中提出水力机械由于工作介质的特殊性,其运行过程中容易发生空化,伴随空化产生的负作用制约着水力机械向高效、稳定与节能的方向发展。泵、水轮、螺旋桨等水力机械内部空化现象更加复杂,处于严重空化时会产生空化噪声,机械振动,材料疲劳破损等负面效应。因此,研究空化与空蚀的形成机理,预测空化过程对固壁表面的作用规律具有重要的工程应用价值。本文使用修正的湍流模型,基于空泡动力学方程对空化非定常演变过程空泡脱落机理及其脉动特性进行了数值模拟,并将求解结果与实验进行对比,量化了不同空化结构的冲击能量。本文的主要研究内容与创新成果如下:（1）详细总结了空化与空蚀相关研究,并对空泡动力学基本理论进行梳理,将现阶段数值模拟使用的数学模型进行分类,重点总结空化非定常演变相关的流动机理。（2）针对工程常用的湍流模型对流体域粘度过渡预测的问题,采用混合密度分域的数值计算方法,对原始湍流进行了修正,同时考虑空化非定常过程中湍动能对饱和蒸汽压的影响,并对修正后的湍流模型进行适用性评价,结果表明该修正方法能够精确捕捉空化的非定常行为。（3）回射流的非定常演变过程中,其非定常空化演化过程可以分为三个阶段:（I）附着型空泡生长;（II）附着型空泡发展与回射流传递;（III）云状型空化形成与溃灭。同时,翼型表面空泡结构的非定常过程伴随当地局部压力的剧烈变化,且空泡群规模以及距离壁面的远近都直接影响翼型表面的压力幅值。在云状空化溃灭阶段,翼型表面压力的幅值为该周期最大值。（4）激波非定常演变过程中,其非定常演化过程可以分为四个阶段:（I）空化初生与附着型空泡生长;（II）附着型空泡卷起;（III）激波的产生与传递;（IV）附着型空泡脱落与大尺度云状空泡溃灭。激波发展过程与回射流发展过程的显着区别在于空泡溃灭的形式。在激波对空泡的作用过程中,空泡呈不均匀、多尺度的非连续型状态,且激波作用前后当地的空泡体积分数,声速以及空泡结构都将发生剧烈变化。（5）针对空泡对固壁面的冲击作用,提出空化冲击能量的数学模型,量化空泡溃灭、坍缩与结构改变等非定常行为对固壁表面的破坏作用,预测不同空化形式对固壁表面产生的冲击能量。空化冲击能主要来自当地压力与空泡体积分数的改变,且空泡的溃灭与相间剧烈变化是空化冲击能生成的主要原因。（6）使用修正后的湍流模型对离心泵内部空化及其非定常过程中内部流动结构进行数值模拟。对离心泵三个典型工况进行空化数值模拟,并将模拟结果与实验进行对比。同时,分析叶轮流道内空泡的非定常行为对叶轮表面产生的空化冲击载荷,量化空化冲击能,预测出离心泵叶片表面空蚀的高风险区域。
王胜春[4]（2020）在《基于机器学习的气象智能算法研究》文中研究表明气象领域对当前天气实况更精准的观测和预报,一直是倍受关注的重点问题。随着海量历史基础数据的积累与超级计算机算力的进步,目前天气预报越来越准确。但随着对精细化格点预报的要求逐步提高,预报区域不断精细化,从原来的市级预报逐步过渡到县级预报、街区预报。数值模式的精细化建模与求解的压力也愈渐增加,逐步遇到了瓶颈。近年来,大数据技术与人工智能技术的飞速发展为气象领域充分挖掘海量历史数据价值提供了生机,逐步实现以数据驱动的思路来解决气象领域的问题。目前人工智能在气象领域的应用课题已成为研究热点,在气候研究、海洋台风预报预警、海雾预报、短时临近天气预报等业务中都结合了最新的机器学习相关算法。具体研究的课题有天气雷达的质量控制、信号外推、定量降水估测、强对流天气识别、预警,环境预报,风暴环境识别,天气系统识别等。本文针对三个重要且具有挑战性的问题展开研究,主要研究内容如下:（1）精细化格点预报订正问题研究。首先与湖南省气象业务部门合作,共同制定了气象领域中针对天气预报格点数据标准数据集格式,为以后类似研究提供了一种标准处理方式。提出了基于混合注意力机制的时空格点预报订正算法。对欧洲中期天气预报中心的逐12小时预报数据进行订正。并采用传统的机器学习验证指标和气象领域中常用的统计学检验、天气学检验等多种方式验证算法的实际效果。实验表明,在实际业务中,本文方法是一种有效的客观订正方法,能够为预报工作人员提供重要参考。（2）复杂地基云状全分类识别问题研究。该问题一直是地面观测中比较困难的项目,因云状类别数量多、部分类间差别很小,又受各种天气情况的影响,在人工观测项目中受主观和客观因素较大。前期对云状进行客观观测的研究中,大多都只能对其中的云族,或是云属,或是部分云状进行识别,基本只能识别10类左右,而且精度不高,无法与人工观测相比。本文提出一种基于先验能见度特征与全局特征相结合的混合复杂云状分类算法,针对全部29类云状进行识别,并对不同地域、不同镜头进行了优化。该算法在中国气象局2019年组织的天气现象视频智能观测仪测试中获得第一名。（3）雷达定量降水估测研究。针对雷达定量降水估测中存在的各类误差情况,本文提出一种基于时空特征学习模型的定量降水估测算法,使用类编码器-解码器结构的卷积神经网络提取雷达反射率因子的空间特征,提高输入精准度,并结合时序特征,设计了多种时序网络结构进行测试实验,采用统计学检验和天气学方法分析了基于时空网络的定量降水估测算法反演效果,实验结果表明,本文算法能够较好地反演出对应降雨信息,提高了定量降雨估测准确率。
王巍[5]（2019）在《绕水翼非定常空化抑制理论与实验研究》文中认为非定常的空化现象涉及到汽液两相工质的质量传递、大尺度湍流脉动,以及空化区域的可压缩性,包含了空穴初生、发展、断裂、脱落和最终的溃灭,是一种复杂的非定常运动。因此,涉及到核电站、船舶推进、高速水中兵器、水电站等多个领域安全稳定运行的空化研究受到极大关注。而如何削弱空化的发展,进而抑制空穴的脱落,一直以来是水力机械研究的重点和难点课题。本文以延缓和抑制空化发展及空穴脱落,提高水力部件安全性为出发点,提出采用水翼表面射流抑制空化和水翼表面特殊构型削弱空化的新思想和新结构,针对多个工程领域迫切需要解决的空化抑制关键问题,研究非定常空化流动的控制技术及抑制机理。基于空化水洞的可视化实验平台,采用高速录像技术和粒子图像测速系统,针对非定常空化流动特点,开展了原始水翼、主动射流水翼、特殊构型水翼的系列空化流动实验研究,测量和分析了不同空化阶段水翼周围非定常空化形态,以及空化流动的运动学特性参量;建立了基于密度修正的RNG k-ε湍流模型,结合Schnerr-Sauer空化模型,开展对绕水翼的非定常空化流动的机理分析。开展了绕流NACA66（MOD）水翼的非定常空化流动特性实验研究,揭示了云空化的非定常周期性演化过程,通过空穴无量纲长度、厚度、面积以及脱落频率等多个指标对非定常空化流动进行定量评价。结果表明:在云状空化发展阶段,水翼吸力面充分发展的附着型空穴尾部产生的反向回射流是造成空穴断裂和脱落的主要原因。基于此,结合数值模拟分析,揭示回射流与空穴之间相互作用规律,提出无量纲特征数Cre,以便衡量回射流和空穴之间的冲击和汽化作用,从而实现对空化形态的评估。提出水翼表面主动射流的结构型式,率先开展主动射流抑制空化的实验研究。细致分析水翼表面射流特征参数对于水翼空化流场特性和动力学特性的影响规律,揭示射流抑制空化的机理。研究结果表明:根据流场内的空化程度,通过调节水翼表面的射流流量可以实现从片状空化到云状空化的流动控制,并存在空化抑制效果最佳的射流流量;在云状空化阶段,在距水翼前缘0.19C位置布置射流,空化抑制效果和水动力性能均能达到最优。对主动射流抑制空化的机理研究发现,射流向流场中注入了动量,缩小了水翼吸力面低压区,减小了水翼射流孔后部近壁面速度边界层厚度,减小了空化区尾部的逆压梯度,回射流强度降低,回射流区域的厚度也减薄,脱落的涡团核心区也减小,降低了空泡脱落频率,从而削弱了空化发展,达到了对空化流动的控制。基于改善水翼吸力面压力分布,减弱回射流强度,阻碍回射流向水翼前缘发展的思想,提出水翼表面特殊构型设计,实现减弱和抑制非定常空化的发展和脱落。研究结果表明:水翼吸力面单排凹坑设计能够使水翼吸力面边界层减薄,边界层分离点滞后,水翼尾缘回流区减薄,吸力面低压区范围减小,抑制了空泡的发展。而所提出的水翼通孔射流结构在保持最佳射流特征参数下,使水翼表面低压区缩短,与原始水翼相比,回射流强度明显减弱,对水翼前缘空化区冲击减小,使空泡不能继续向水翼前缘发展,水翼表面的空化得到明显削弱。
卢盛鹏[6]（2019）在《主动射流抑制空化的数值分析与实验研究》文中进行了进一步梳理不可控的空化危害广泛而严重,在水力机械领域,空化往往会带来一些严重的负面效果,例如振动、噪声、性能下降,设备腐蚀等。核主泵是核电系统的核心,需要完全避免空化现象对核主泵的危害,因此水翼绕流的主动射流抑制空化的研究不仅对泵叶片设计具有指导和参考意义,也能够加深对空化流动机理的认识,同时对实现空化的控制也具有重要意义。本文针对NACA66（MOD）水翼开展主动射流抑制空化的实验,并结合CFD数值仿真揭示了主动射流抑制空化机理,本文的主要结论如下:采用实验研究了射流对片状空化和云状空化的空化形态影响。应用高速全流场可视化技术观测了空化流场形态。结果表明,射流能够高效削弱空化。对于片状空化,射流能够显着抑制,使时均无量纲空化面积大幅减小,但射流对片空化的振荡频率的影响不大;对于云状空化,射流能够有效削弱空化强度,使时均无量纲空化面积减小,减小空泡脱落频率,但水翼尾缘依然存在空泡脱落现象。空化是剧烈的湍流流动现象。基于实验结果,采用FBDCM湍流模型（密度分域的滤波模型）与近年来空化领域广泛使用的湍流模型对比,证实FBDCM湍流模型结合ZGB空化模型能够准确捕捉空泡脱落细节,同时模拟空化区形态和脱落频率与实验吻合良好。此后,开展了云状空化抑制机理的研究,结果表明,射流改变了吸力面的压力和速度分布,使低压区的压力得以提升,尾缘逆压梯度减小,压力脉动减小,速度边界层变薄,抗逆压梯度增强,进一步使得涡量输运过程中涡旋拉伸项、涡旋膨胀项和斜压矩项减小,从而涡脱落现象减弱,而斜压矩项减小使得汽液交界面变小。通过空化稳定性的一维分析可知,压力脉动与进出口流量差的一阶导数成正比,与空腔体积加速度的二阶导数成正比。射流抑制空化的本质是,射流使得空化过程中低压区的压力提高,改变了空化本身的固有频率,使流场压力脉动减小,相变速率减小,因此空腔体积减小,空化得到抑制。
叶亮[7]（2019）在《地基云图像的云状识别技术研究》文中研究说明随着地面观测设备与成像技术的发展,地基云的观测已逐步由人工目测记录转变为设备成像记录,但地基云图像的判读仍然需要依赖专业的观测员。这主要是因为目前绝大多数地基云图像的自动分类识别方法还无法按照气象观测标准中定义的云状进行有效的识别,仅能针对其中部分典型云状识别或按照其他分类依据重新简化云状分类后进行识别。因此,本文提出了能够按照气象观测标准中云状定义进行云状识别的有效方法,并在此基础上实现了基于地基云图像分析的自动观测系统。基于地基云图像的云状识别可以看做是一个图像分类问题,地基云图像的特征提取对区分不同云状的地基云图像起着至关重要的作用。本文通过使用不同种类的特征提取方法按照气象观测标准中的云状对地基云图进行分类,发现颜色、纹理、结构等底层特征在区分不同云状的图像上存在比较明显的互补作用,而基于卷积神经网络的高层语义特征能够进一步对图像特征进行补充。同时,在此基础上提出了一种多种类特征融合的云状识别方法,并在该方法中采用了局部采样和局部特征编码机制。所提出的方法能够很好地将地基云图像按照气象观测标准中的九类云状标准进行分类。为了更进一步提升地基云图像的云状识别效果,结合地基云图像的视觉特点与卷积神经网络的结构特点,本文提出了一种基于预训练的卷积神经网络模型提取地基云图像多层语义及多尺度局部特征的方法,并以Fisher Vector编码替代卷积神经网络中的全连接层对局部特征进行编码形成图像的全局特征。同时,本文通过对地基云图像局部模式的分析,发现通过稠密局部采样得到的局部模式存在很多的冗余,这些冗余的局部模式对云状的区分没有任何帮助甚至会产生负面影响。因此,本文又提出了一种基于聚类的局部模式挖掘方法并将其应用于地基云图像的多层语义特征提取,使得最终提取的地基云图像全局特征具有更强的云状区分能力。目前绝大多数地基云云状识别方法都是将云状识别独立于地基云观测中的云量估计任务来进行的,本文针对这一问题,提出了一种基于监督学习的全天空图像语义分割方法,该方法首先将全天空图像进行超像素分割,得到若干能够较好保持图像边缘的局部区域即超像素,再针对这些超像素进行特征提取和云状识别,从而得到全天空图像中各个局部区域的云状类别。另外,本文还提出了一种基于逐类云状测度学习和子空间对齐的特征空间变换方法,给每一类云状定义一个特定的特征空间使其能够更好地与其他云状区分开来。全天空图像的语义分割不仅能够得到天空中同时存在的多种云状类别信息,还可以得到各类云状在天空中的覆盖和分布情况,同时实现了云状识别与云量估计两个观测任务,使得地基云自动观测中云状识别与云量估计两个任务只能通过两套相互独立的算法分别完成的现状得以改变。最后,为了更好地将地基云图像的云状识别技术应用到实际气象观测中,本文实现了一套基于全天空图像的多任务地基云自动化观测系统,在该系统中提出了一种基于仰角对应弦长的全天空图像畸变校正方法作为图像预处理,并在此基础上进行了地基云图像分类和语义分割的多任务算法和综合决策。在与人工直接观测和人工读图复查的结果对比中,本文提出的自动化观测系统能够达到与专业人工观测媲美甚至更好的观测分析结果。
龙云[8]（2018）在《喷水推进泵水力优化设计方法及空化研究》文中指出喷水推进泵的设计不仅受到船舶舰艇空间尺寸的限制,而且要保证在高航速时高效低噪声运行。对于高速舰船,推进器内的空化是主要噪声源。在喷水推进泵水动力设计时,在保证泵的扬程前提下,提高泵的水力效率和空化性能。目前还缺少一种能够适用于快速优化设计的空化预测方法。因此,开展喷水推进泵的水力优化设计方法和空化预测方法研究是十分必要的。本文从喷水推进泵水力优化中存在的工程问题入手,针对喷水推进泵水力优化设计方法和空化预测方法开展理论、数值和试验研究。首先,提出一种叶轮高效水力优化设计策略,获得一套扬程、效率和空化性能较优的喷水推进泵。在此基础之上,通过高速摄像试验获得发生和发展过程中喷水推进泵空化流动结构演变机理。再次,为了建立空化流动结构和空化性能的关联性,针对喷水推进泵空化流动开展数值计算和试验对比研究,获得与空化性能相关的空化特征,为空化性能预测方法提供试验和理论支撑。最后,提出一种适用于多参数多目标自动优化的空化性能预测方法,并通过试验验证该预测方法的可行性,从而在工程上解决水力机械空化性能的快速预测问题。主要工作内容及结论如下:（1）为了获得一组性能较高的喷水推进泵,采用叶片参数化三维反设计方法设计初始模型,通过多参数控制叶片形状,采用拉丁超立方构建优化参数样本空间,对构建的样本开展数值计算,获得优化目标扬程、效率和最低压力点,采用人工神经网络建立优化目标和优化参数之间的近似函数模型,采用NSGA-Ⅱ遗传算法对近似函数模型进行寻优,构建一种基于多参数多目标遗传算法的喷水推进泵叶轮优化策略,有效快速的设计出一套优秀的水力模型,并开展水力性能的试验验证。（2）通过高速摄像技术获得空化发生和发展过程中喷水推进泵空化流动结构特,空化涡结构包括片状空化、云状空化、叶顶间隙空化、叶顶泄漏涡空化和垂直空化涡,试验捕捉了空化演变的物理过程,分析各空化流动结构对泵性能下降影响,为新的空化预测方法提供试验参考。（3）为了建立空化流动结构和空化性能的关联性,获得与空化性能相关的空化流动特征,将采用SST k-?湍流模型和基于Rayleigh-Plesset方程的空化模型,开展喷水推进泵空化数值计算与空化可视化试验对比研究,并以此分析喷水推进泵性能陡降时关键的空化流动特征,研究表明覆盖在叶片吸力面靠近叶片顶部的叶顶间隙涡和附着在叶片吸力面的片状空化之间干涉对性能断裂起关键作用。（4）在单相流介质下,通过数值计算获取喷水推进泵内部流场,建立压力等值面Piso构建方法,并以此建立压力等值面面积占叶片面积的面积比Rs的构建方法。在设计工况下当空化发生后,压力等值面面积Siso和装置汽蚀余量满足一次线性公式Siso=-0.014063NPSHa+0.123204,压力等值面面积Siso随着装置汽蚀余量NPSHa线性增加。并依此提出了基于单相流压力等值面面积比的空化性能预测方法。应用该方法对不同流量下喷水推进泵的空化性能进行预测,并结合试验验证该方法的准确性和可行性。研究表明选取面积比为13.718%和13.826%时,喷泵空化性能预测结果更为准确。同时该预测方法对不同来流具有较好的敏感性,论证了该方法适用于多参数多目标自动优化设计。综上所述,本文开展了喷水推进泵优化设计方法和空化研究。基于叶片参数化三维反设计方法设计初始模型,并构建一种基于多参数多目标遗传算法的喷水推进泵叶轮优化策略,获得一组性能较高的喷水推进泵水力模型。通过高速摄像技术获得空化发生和发展过程的空化涡流动特征,建立空化流动结构和空化性能的关联性,为空化性能预测提供更科学的空化特征。建立了压力等值面面积比的构建方法,提出了基于压力等值面面积比的喷水推进泵空化性能预测方法。该方法不仅适用于喷水推进泵的空化性能预测,而且可以拓展到叶片式水力机械的空化性能预测,将在工程上解决水力机械空化性能快速预测问题。
罗其祥[9]（2018）在《基于黎曼流形与稀疏表示的地基云图分类》文中研究表明云的分布、形态及变化是大气动态、天气变化的重要指示,影响全球气候变化,因此云的观测、记录和分析具有重要的研究价值。传统的云观测主要依靠人工目测进行,主观性较强,且需要耗费巨大的观测成本。随着全天空云图采集设备的投入使用,如何实现地基云图的自动分类是一个难点。本文从以下两个方面研究了地基云图分类算法:1.本文提出了联合正定矩阵流形特征和纹理特征的云状识别算法,主要分为预处理、特征抽取和分类三步。基于灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM）抽取云图的纹理特征,根据图像的灰度、一阶和二阶梯度等6维特征计算云图的协方差描述子（Covariance Descriptors,CovD）,通过对数映射将对称正定（Symmetric Positive Definite,SPD）矩阵流形中的CovD嵌入到其切空间,在切空间中向量化其上三角矩阵以获取流形特征,再基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）实现云状的自动识别。在计算CovD的过程中减去了特征均值,因此流形特征能够降低噪声的影响。由于CovD融合了多维特征,因而在一定程度上提高了算法的识别性能。在红外天顶数据集和全天空数据集上的实验结果表明,本文方法能够有效识别层状云、积状云、波状云、卷云和晴空等五类地基红外云图,与近年提出的WLBP（Weighted Local Binary Patterns）方法和基于统计特征与纹理特征的云图分块识别（Block-based cloud classification,BC）方法相比,平均识别率提高了2%-10%,能够更准确地实现地基红外地云图的分类。2.考虑到SPD矩阵的黎曼非欧几何结构,本文提出了基于流形核稀疏编码和字典学习（Manifold Kernel Sparse Coding and Dictionary Learning,MKSCDL）的云状识别算法,主要分为特征抽取、字典学习和分类三步。不同于欧氏空间中抽取的传统特征,SPD矩阵融合图像的多维特征并能够有效表征其非欧几何特性。基于Stein核函数,将SPD矩阵映射到再生核希尔伯特空间（Reproducing Kernel Hilbert Space,RKHS）中,利用核稀疏编码与字典学习迭代更新字典,采用稀疏表示分类器判定云图所属的类别。得益于黎曼矩阵流形上的核稀疏表示,训练的字典能够更有效地表征SPD矩阵在RKHS上的稀疏性。实验结果表明,与WLBP、BC及联合颜色和纹理的纹理基元法等三种云状识别算法相比,本文方法提高了地基红外云图和彩色云图的分类准确性。
刘涛涛[10]（2018）在《绕回转体通气空化多相流流态特征与空泡脱落特性研究》文中进行了进一步梳理由于打击精度高、射程远、隐蔽性好等特点,潜射武器备受各军事强国的重视。近年来,为了减小潜基导弹的出水载荷,国内外均发展了通气状态下的出水方式,以此来改善弹体在出水过程中的力学环境。然而由于不可凝结气体的通入,使得形成的通气空泡流态特征呈现出多样性、复杂性,与自然空泡存在较大差异,而出水前的空泡形态是决定弹体发射成败的关键控制因素。同时空气相与蒸汽相相互耦合使流场成为气、汽、液三相复杂多相流动,更加剧了流场的复杂性。开展通气状态下的空化流动研究具有重要的科学意义和工程应用价值。本文主要针对工程研制过程中迫切需要解决的水动力关键问题,对绕回转体的通气空化多相流流态特征与空泡脱落特性进行了实验与数值计算研究。主要研究内容及创新性成果如下:获得了不同攻角下绕回转体通气空化多相流流态图谱。定义了四种相对稳定型（连续上漂状、离散细泡状、连续细泡状以及超空泡状）和三种尾部脱落型（泡沫状、连续泡沫状以及水气混合状）的空泡形态,分析了流动参数和通气参数对空泡形态的影响,发现傅汝德数和通气率在空泡形态之间的转换中起着决定性作用。在傅汝德数相对较小时,空泡以双涡管方式闭合,空泡形态呈现出连续上漂状。当通气率保持一致时,随着傅汝德数的增大,重力对空泡形状的影响逐渐减弱,空泡尾部闭合方式由双涡管闭合逐渐向回射流闭合转变,空泡形态转变为连续细泡状。当傅汝德数Fr>9.1时,空泡形态由相对稳定型转变为尾部脱落型。通气率的增大会引起空泡长度的显着增大,进而造成空泡的形态发生改变。在相对稳定型空泡形态分布区域内,相同傅汝德数下,随着通气率的增大,空泡形态由离散细泡状逐渐转变为连续细泡状和超空泡状;在尾部脱落型空泡形态分布区域内,随着通气率的增大,空泡形态则由泡沫状逐渐转变为水气混合状和连续泡沫状。揭示了绕回转体通气云状空泡的发展过程及其断裂脱落机理。通气云状空泡的发展过程主要经历快速增长、小幅脉动增长以及周期性脱落三个特征阶段。第三阶段准周期性的大尺度空泡团脱落是造成流场非定常变化的主要因素,脱落空泡在向下游发展的过程中没有经历强烈的溃灭。通气云状空泡内部流动结构沿回转体圆周方向呈现不对称分布,导致其在发展演化过程中存在明显的三维效应特征。反向射流的螺旋状推进路径以及在周向上推进的不同步性引起空泡发生不规则断裂,从而在空泡中部形成大尺度U型空泡团的脱落。随着攻角的增大,空泡偏转角θ逐渐减小,反向射流的推进速度随之减小,且其推进方向逐渐向空泡尾部移动,导致空泡断裂位置由回转体肩部向空泡末端移动。同时,攻角的增大引起空泡层厚度与反向射流层厚度逐渐接近,造成反向射流与空泡内部通气气流的作用加强,进而导致空泡尾部频繁发生空泡团的脱落现象。提出了垂直发射状态下绕回转体通气空泡脱落无量纲判定准则及表达式。无量纲发射深度、通气率、空化数（或欧拉数）以及傅汝德数是影响水下垂直发射过程中空泡状态的四个主要无量纲参量。在通气率、欧拉数和傅汝德数等参数的综合作用下,空泡尾部的脱落形态及尺度主要呈现出三类:局部小尺度脱落、大尺度旋涡脱落以及介于两者之间的过渡阶段。随着傅汝德数的增大,空泡脱落形态由局部小尺度脱落转化为大尺度旋涡脱落,相同傅汝德数和通气率下,欧拉数的降低可以有效的增加空泡长度,进而可以减小空泡的脱落尺度。另外,结合量纲分析和CFD计算,确定了无量纲判定准则表达式中相关参数的具体值,进一步利用判据讨论了发射条件对空泡状态的影响规律:空化数σ越大,傅汝德数Fr越小,空泡越容易发生脱落;发射深度的增加很容易引起空泡脱落的发生;通气率的增大可以有效的增加空泡长度,进而提高空泡的稳定性。
二、怎样准确判断云状（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、怎样准确判断云状（论文提纲范文）
（1）不同温度油液在液压V型阀口空化现象的可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 液压技术发展概述 |
| 1.2 空化理论形成及发展 |
| 1.3 空化分类 |
| 1.4 液压阀口空化的研究现状 |
| 1.5 课题研究目的与意义 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 空泡动力学 |
| 2.1 空化初生 |
| 2.2 空化状态判断 |
| 2.3 球形空泡动力学 |
| 2.4 空泡破裂 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 实验系统及其操作过程 |
| 3.1 实验目的 |
| 3.2 可进侧光的二维实验模型 |
| 3.3 实验模型密封及安装 |
| 3.3.1 实验模型密封 |
| 3.3.2 实验模型安装 |
| 3.4 强度校核 |
| 3.5 高速摄像机简介 |
| 3.6 压力表和温度传感器选取及连接 |
| 3.7 实验系统建立和实验操作 |
| 3.7.1 实验原理 |
| 3.7.2 实验操作 |
| 3.8 实验数据及图像处理方法 |
| 3.8.1 实验数据处理方法 |
| 3.8.2 实验图像处理方法 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 实验现象及分析 |
| 4.1 空化初生 |
| 4.2 空化现象分析 |
| 4.3 附着空化体积振荡及脱落特性 |
| 4.3.1 附着空腔周期性振荡特性 |
| 4.3.2 附着空腔间歇性振荡特性 |
| 4.4 相同压差下油温对空化影响 |
| 4.5 相同油温下压差对空化影响 |
| 4.6 油温对周期性影响 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 展望与设想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（2）基于轻量级卷积神经网络的云状和云量识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 地基云观测国内外研究现状 |
| 1.2.1 地基测云仪器 |
| 1.2.2 基于视觉图像的地基云云状识别技术 |
| 1.2.3 基于视觉图像的地基云云量检测技术 |
| 1.3 目前存在的主要问题 |
| 1.4 研究内容与组织结构安排 |
| 1.4.1 主要研究目标与内容 |
| 1.4.2 论文组织安排 |
| 第2章 卷积神经网络基础 |
| 2.1 卷积神经网络简介 |
| 2.1.1 卷积神经网络概述 |
| 2.1.2 卷积神经网络结构 |
| 2.2 卷积神经网络训练 |
| 2.2.1 前向传播 |
| 2.2.2 损失函数 |
| 2.2.3 梯度下降 |
| 2.2.4 反向传播 |
| 2.3 卷积神经网络的改进方法 |
| 2.3.1 激活函数 |
| 2.3.2 Batch Normalization |
| 2.4 经典网络模型 |
| 2.4.1 图像分类经典模型 |
| 2.4.2 图像分割经典模型 |
| 第3章 大规模标准地基云图数据集的构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 地基云图的分类和特点 |
| 3.3 预处理 |
| 3.3.1 CCD镜头的畸变分析 |
| 3.3.2 TSI云图的畸变矫正 |
| 3.4 标准地基云图数据集HBMCD的构建 |
| 3.4.1 人工标注 |
| 3.4.2 迁移学习辅助分类 |
| 3.4.3 数据增强 |
| 3.5 标准GT地基云图数据集HBM＿GT的构建 |
| 3.5.1 GT分割网络训练 |
| 3.5.2 太阳光去除 |
| 3.6 数据集对比 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于轻量级卷积神经网络的云状识别技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统方法建模 |
| 4.2.1 特征提取与分析 |
| 4.2.2 SVM分类 |
| 4.2.3 KNN分类 |
| 4.3 轻量级云状识别网络模型 |
| 4.3.1 建模分析 |
| 4.3.2 模型建立 |
| 4.3.3 模型训练 |
| 4.4 实验结果与对比分析 |
| 4.4.1 实验结果 |
| 4.4.2 实验对比结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于轻量级卷积神经网络的云量检测技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 传统方法建模 |
| 5.2.1 阈值分割法 |
| 5.2.2 图模型法 |
| 5.3 轻量级云图分割网络模型 |
| 5.3.1 建模分析 |
| 5.3.2 模型建立 |
| 5.3.3 模型训练 |
| 5.4 实验结果与对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 云要素识别平台的设计与实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 开发工具选择 |
| 6.3 功能模块的设计与开发 |
| 6.3.1 用户登录模块 |
| 6.3.2 研究室简介模块 |
| 6.3.3 新建分析模块 |
| 6.3.4 云状识别模块 |
| 6.3.5 云图分割结果展示模块 |
| 6.3.6 云量检测模块 |
| 6.3.7 综合信息模块 |
| 6.3.8 历史记录模块 |
| 6.3.9 历史识别结果记录模块 |
| 6.4 平台性能分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研活动和获得的奖励 |
| 致谢 |
（3）离心泵叶片表面空化冲击强度非定常特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.3 空化与空蚀形成机理研究现状 |
| 1.4 空化与空蚀数值模拟研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 空化非定常流动数值模拟基本方程及方法 |
| 2.1 基本控制方程 |
| 2.2 空化模型 |
| 2.3 常用湍流模型在翼型空化数值模拟中的应用与评价 |
| 2.4 基于混合密度分域桥接模型对湍流模型修正 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 水翼空化脱落机理及其脉动特性分析 |
| 3.1 研究对象与边界条件 |
| 3.2 网格无关性方案 |
| 3.3 非定常基本设置方案 |
| 3.4 回射流主导的空泡脱落机理 |
| 3.5 激波主导的空泡脱落机理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 空化非定常过程冲击能量提取 |
| 4.1 空化冲击强度概述 |
| 4.2 基于能量方法建立空化冲击强度方程 |
| 4.3 回射流脱落机制下空化冲击强度分析 |
| 4.4 激波脱落机制下空化冲击强度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 离心泵叶片表面空化冲击特性 |
| 5.1 离心泵主要几何设计参数 |
| 5.2 离心泵主要过流部件及数值设置 |
| 5.3 离心泵空化数值计算 |
| 5.4 离心泵非定常空化过程冲击强度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间取得的科研成果和发表论文 |
（4）基于机器学习的气象智能算法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.3 问题切入与研究思路 |
| 1.4 本文的主要贡献与创新 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 相关基础 |
| 2.1 数值格点预报 |
| 2.2 地基云状分类 |
| 2.3 定量降水估测 |
| 2.4 深度时空网络 |
| 2.5 气象相关统计检验方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 格点预报的时空订正算法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 数据准备 |
| 3.3 格点预报订正算法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 气象统计学检验 |
| 3.6 天气学检验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 复杂地基云状分类算法研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 云状分类网络模型Cloud Form Net |
| 4.3 垂直能见度特征提取 |
| 4.4 主干网络设计 |
| 4.5 分类器及加权损失 |
| 4.6 模型训练 |
| 4.7 中国气象局测试 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于时空特征的雷达定量降水估测算法 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 数据分析与预处理 |
| 5.3 定量降水估测算法 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成的论文专利 |
| 致谢 |
（5）绕水翼非定常空化抑制理论与实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 空化的基本理论 |
| 1.2.1 空化描述 |
| 1.2.2 空化分类 |
| 1.2.3 空泡动力学描述 |
| 1.3 空化研究的国内外发展现状 |
| 1.3.1 云空化产生机理 |
| 1.3.2 空化实验和数值计算研究 |
| 1.3.3 空化流动的控制技术 |
| 1.4 本文主要研究思路与内容 |
| 2 非定常空化流动的实验与数值研究方法 |
| 2.1 空化流动特性的实验研究 |
| 2.1.1 空化水洞及实验水翼 |
| 2.1.2 空化形态观测与数据处理 |
| 2.1.3 空化流场速度测量及数据处理 |
| 2.1.4 实验测试误差分析 |
| 2.2 非定常空化流动数值计算模型研究 |
| 2.2.1 空化流动的控制方程 |
| 2.2.2 空化模型的适应性分析 |
| 2.2.3 湍流模型在描述空化流动的适应性分析 |
| 2.2.4 计算模型选择与验证 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 绕NACA66(MOD)水翼非定常空化流动特性研究 |
| 3.1 云状空化流动特性的实验测试分析 |
| 3.1.1 云状空化形态和周期特性 |
| 3.1.2 云状空化流动的运动学特性 |
| 3.2 回射流强度对空化形态的影响 |
| 3.2.1 回射流与空穴之间的相互作用规律 |
| 3.2.2 特征数与空穴形态判断 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 主动射流影响空化流动特性与机理研究 |
| 4.1 主动射流对空化流场结构的影响 |
| 4.2 水翼表面射流的特征参数对空化抑制的影响规律 |
| 4.2.1 射流流量对空化流动的控制分析 |
| 4.2.2 射流位置对空化流动的控制分析 |
| 4.3 主动射流控制空化流动和空化发展的机理分析 |
| 4.3.1 主动射流对绕水翼空化流场的速度分布影响 |
| 4.3.2 主动射流对绕水翼空化流场湍流强度的影响 |
| 4.3.3 主动射流抑制空化流动的机理分析 |
| 4.4 主动射流控制空化流场的适应性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 水翼表面特殊构型影响空化流动特性与机理研究 |
| 5.1 水翼表面特殊构型设计 |
| 5.2 水翼表面凹坑设计结构对空化流动的影响 |
| 5.2.1 水翼表面凹坑影响空化流动的实验研究 |
| 5.2.2 水翼表面凹坑影响空化流动的数值分析 |
| 5.2.3 水翼表面凹坑特征参数对空化流动的影响 |
| 5.2.4 表面特殊构型对空化抑制机理研究 |
| 5.3 水翼表面通孔设计结构抑制空化的影响分析 |
| 5.3.1 数值计算模型验证 |
| 5.3.2 NACA66(MOD)水翼空化流动的数值分析 |
| 5.3.3 水翼表面通孔射流对空化抑制的有效性分析 |
| 5.3.4 水翼表面通孔射流角度对空化流动的影响分析 |
| 5.3.5 水翼表面通孔射流位置对空化流动的影响分析 |
| 5.3.6 水翼表面通孔孔径对空化流动的影响分析 |
| 5.3.7 水翼表面通孔结构对于空化抑制适应性影响研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A NACA66(MOD)翼型物理坐标 |
| 附录B 二值法处理空穴面积的Matlab程序 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）主动射流抑制空化的数值分析与实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 空化现象的研究现状 |
| 1.2.1 空化实验研究 |
| 1.2.2 空化数值计算研究 |
| 1.2.3 空化抑制研究 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 2 主动射流对空化形态影响的实验研究 |
| 2.1 实验及参数介绍 |
| 2.1.1 实验水洞 |
| 2.1.2 实验模型及参数定义 |
| 2.1.3 高速全流场显示系统 |
| 2.2 射流对空化流动发展特性影响 |
| 2.2.1 片空化发展特性 |
| 2.2.2 云空化发展特性 |
| 2.3 射流强度对空化形态的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 空化流动的数值计算方法 |
| 3.1 均相流模型及基本控制方程 |
| 3.1.1 均相流模型 |
| 3.1.2 基本控制方程 |
| 3.1.3 空化模型 |
| 3.2 湍流模型 |
| 3.2.1 标准k-ε模型 |
| 3.2.2 基于标准k-ε模型的滤波模型(FBM) |
| 3.2.3 基于标准k-ε模型的密度修正模型(DCM) |
| 3.2.4 基于标准k-ε模型的局部时均化湍流模型(PANS) |
| 3.2.5 其他湍流模型 |
| 3.3 湍流模型的比选 |
| 3.3.1 计算网格及边界和求解方法设定 |
| 3.3.2 湍流模型的选取及结果验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 射流抑制云空化流动的机理研究 |
| 4.1 数值参数的设置及说明 |
| 4.2 射流对空化形态影响分析 |
| 4.3 射流对空化流场的影响 |
| 4.4 射流抑制机理分析 |
| 4.4.1 空化系统稳定性分析 |
| 4.4.2 压力脉动与空化关系 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（7）地基云图像的云状识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究与发展现状 |
| 1.3 地基云图像云状识别的困难与挑战 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 课题来源与行文安排 |
| 2 基于多视觉特征融合及局部特征编码的云状识别 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 地基云图像的视觉特征提取 |
| 2.3 各单一视觉特征的云状识别效果分析 |
| 2.4 基于Fisher Vector的局部特征编码 |
| 2.5 实验结果与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于多层语义特征及局部模式挖掘的云状识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 地基云图像视觉特点分析 |
| 3.3 基于CNN的多层语义特征 |
| 3.4 地基云图的局部判别模式挖掘方法 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于监督学习的全天空图像语义分割方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 全天空地基云图像语义分割数据集的建立 |
| 4.3 超像素的多视觉特征提取 |
| 4.4 基于逐类测度学习的精细化特征变换 |
| 4.5 基于逐类子空间对齐的特征空间变换 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 全天空图像地基云自动观测系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 全天空图像的预处理 |
| 5.3 多任务云状识别与云量估计的决策融合 |
| 5.4 多任务综合决策的实际效果 |
| 5.5 自动观测结果与人工观测对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 全文总结与展望 |
| 6.1 主要研究内容 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读学位期间发表的科研成果 |
| 附录 B 发表的学术论文、发明专利与学位论文的关系 |
| 附录 C 作者在博士期间主要参与的课题 |
（8）喷水推进泵水力优化设计方法及空化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号列表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 泵水力优化设计方法研究现状 |
| 1.2.2 泵空化预测方法研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 |
| 1.3 本文研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法及技术路线 |
| 第二章 基于多参数多目标遗传算法耦合的喷水推进泵叶轮优化设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 物理模型 |
| 2.2.1 泵的设计参数 |
| 2.2.2 泵的设计几何参数要求 |
| 2.3 参数化方法 |
| 2.3.1 初始模型的建立 |
| 2.3.2 参数化建模 |
| 2.4 优化设计过程 |
| 2.4.1 优化参数 |
| 2.4.2 优化目标和目标函数 |
| 2.4.3 样本 |
| 2.4.4 人工神经网络 |
| 2.4.5 遗传算法 |
| 2.5 优化结果验证 |
| 2.5.1 原始模型和优化模型叶片几何和性能对比 |
| 2.5.2 原始模型和优化模型流场对比 |
| 2.5.3 优化模型性能数值计算与试验验证 |
| 2.5.4 空化性能验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 喷水推进泵空化发展过程中空化流态演化试验研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 空化试验原理 |
| 3.3 空化性能试验 |
| 3.3.1 喷水推进泵综合性能试验台 |
| 3.3.2 高速摄像采集系统 |
| 3.3.3 水力模型简介 |
| 3.3.4 空化性能试验结果 |
| 3.4 空化发展过程中空化流态演化试验研究 |
| 3.4.1 未空化工况空化流动结构及其演变规律 |
| 3.4.2 初生空化工况点空化流动结构及其演变规律 |
| 3.4.3 空化发展过渡工况点空化流动结构及其演变规律 |
| 3.4.4 第Ⅰ临界空化工况点空化流动结构及其演变规律 |
| 3.4.5 临界空化工况点空化流动结构及其演变规律 |
| 3.4.6 断裂空化工况点空化流动结构及其演变规律 |
| 3.4.7 不同装置汽蚀余量工况的空化流动结构及其演变规律 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 喷水推进泵空化流动数值模拟与试验研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 喷水推进泵模型和网格划分 |
| 4.2.1 数值计算工况 |
| 4.2.2 水力部件几何模型 |
| 4.2.3 网格划分 |
| 4.3 数值计算方法 |
| 4.3.1 控制方程 |
| 4.3.2 空化模型 |
| 4.3.3 计算方法及边界条件 |
| 4.4 数值计算结果 |
| 4.4.1 空化性能 |
| 4.4.2 临界空化工况点空化流动数值计算和试验对比 |
| 4.4.3 空化发展演变过程中空化流动数值计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于压力等值面面积比的喷水推进泵空化性能预测方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 空化预测方法 |
| 5.2.1 泵空化基本方程式 |
| 5.2.2 空化性能评估方法 |
| 5.3 基于单相流喷水推进泵数值计算方法 |
| 5.3.1 数值计算工况 |
| 5.3.2 水力部件几何模型 |
| 5.3.3 网格划分 |
| 5.3.4 网格无关性验证 |
| 5.3.5 计算方法及边界条件 |
| 5.4 基于单相流压力等值面的空化性能预测方法 |
| 5.4.1 压力等值面计算方法 |
| 5.4.2 设计工况下基于压力等值面的空化预测方法的结果分析 |
| 5.4.3 不同流量工况下基于压力等值面的空化预测方法的结果分析 |
| 5.4.4 基于单相流压力等值面的空化性能预测方法 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
| 攻读学位期间主要参与的科研项目 |
| 研究生期间获得荣誉 |
（9）基于黎曼流形与稀疏表示的地基云图分类（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 地基云图分类研究现状 |
| 1.2.1 地基全天空测云仪器 |
| 1.2.2 地基云图分类 |
| 1.3 矩阵流形学习研究现状 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 本文主要工作及章节安排 |
| 第二章 黎曼流形与稀疏表示 |
| 2.1 SPD矩阵流形理论 |
| 2.1.1 SPD矩阵流形 |
| 2.1.2 矩阵运算 |
| 2.2 稀疏表示与字典学习 |
| 2.2.1 稀疏表示算法 |
| 2.2.2 字典学习算法 |
| 2.2.3 核稀疏表示 |
| 2.2.4 迭代收缩阈值算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于流形特征与纹理特征的地基云图分类 |
| 3.1 数据 |
| 3.1.1 天顶数据集 |
| 3.1.2 全天空数据集 |
| 3.2 传统的地基云图分类方法 |
| 3.2.1 WLBP |
| 3.2.2 基于统计特征与纹理特征的云图分块识别 |
| 3.3 基于流形与纹理特征的地基云图分类方法 |
| 3.3.1 预处理 |
| 3.3.2 特征抽取 |
| 3.3.3 分类 |
| 3.3.4 实验结果及讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于流形核稀疏编码和字典学习的地基云图分类 |
| 4.1 数据 |
| 4.1.1 天顶数据集 |
| 4.1.2 SWIMCAT数据集 |
| 4.2 联合颜色和纹理特征的纹理基元法 |
| 4.2.1 纹理基元字典构造 |
| 4.2.2 模型生成 |
| 4.2.3 分类 |
| 4.3 基于流形核稀疏编码和字典学习的地基云图分类 |
| 4.3.1 Stein散度和Stein核 |
| 4.3.2 基于流形核稀疏编码和字典学习 |
| 4.3.3 分类 |
| 4.3.4 实验结果及讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（10）绕回转体通气空化多相流流态特征与空泡脱落特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 通气空泡流的研究现状 |
| 1.2.1 通气空泡流流态特征研究 |
| 1.2.2 通气空泡脱落特性研究 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 绕回转体通气空化多相流流态特征的实验研究 |
| 2.1 实验设备与方法 |
| 2.1.1 空化水洞 |
| 2.1.2 通气状态下全流场流动显示系统 |
| 2.1.3 实验模型及参数定义 |
| 2.2 通气空泡流态特征分析 |
| 2.2.1 通气空泡流态图谱分布 |
| 2.2.2 不同参数对通气空泡流态特征的影响 |
| 2.2.3 典型流态下的通气空泡非定常特性 |
| 2.3 攻角对通气空泡流态特征的影响 |
| 2.3.1 攻角对流态图谱分布的影响 |
| 2.3.2 攻角对通气空泡非定常发展过程的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 绕回转体通气云状空泡脱落特性研究 |
| 3.1 通气空化流动的数值计算模型 |
| 3.1.1 基本控制方程 |
| 3.1.2 空化模型 |
| 3.1.3 湍流模型 |
| 3.1.4 网格及边界条件设置 |
| 3.2 通气云状空泡演化特征规律分析 |
| 3.2.1 通气云状空泡的发展过程 |
| 3.2.2 非定常空泡断裂特性分析 |
| 3.3 通气状态下反向射流的运动特征分析 |
| 3.3.1 反向射流形成机理 |
| 3.3.2 攻角对反向射流演化过程的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 垂直发射绕回转体通气空泡脱落条件研究 |
| 4.1 基于量纲分析的参数讨论 |
| 4.2 不同参数对空泡脱落形态的影响 |
| 4.3 垂直发射通气空泡脱落判定准则 |
| 4.3.1 空泡脱落控制因素 |
| 4.3.2 空泡脱落判定准则 |
| 4.3.3 Sh表达式相关参数确定 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文内容总结 |
| 5.2 本文主要创新点 |
| 5.3 后续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 绕多孔孔板通气空化流动特性分析 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、怎样准确判断云状（论文参考文献）
- [1]不同温度油液在液压V型阀口空化现象的可视化研究[D]. 李清华. 兰州理工大学, 2020(12)
- [2]基于轻量级卷积神经网络的云状和云量识别技术研究[D]. 房春瑶. 北京工业大学, 2020(06)
- [3]离心泵叶片表面空化冲击强度非定常特性研究[D]. 刘祥. 江苏大学, 2020(02)
- [4]基于机器学习的气象智能算法研究[D]. 王胜春. 湖南师范大学, 2020
- [5]绕水翼非定常空化抑制理论与实验研究[D]. 王巍. 大连理工大学, 2019(01)
- [6]主动射流抑制空化的数值分析与实验研究[D]. 卢盛鹏. 大连理工大学, 2019(02)
- [7]地基云图像的云状识别技术研究[D]. 叶亮. 华中科技大学, 2019(01)
- [8]喷水推进泵水力优化设计方法及空化研究[D]. 龙云. 上海交通大学, 2018(01)
- [9]基于黎曼流形与稀疏表示的地基云图分类[D]. 罗其祥. 国防科技大学, 2018
- [10]绕回转体通气空化多相流流态特征与空泡脱落特性研究[D]. 刘涛涛. 北京理工大学, 2018(07)