14、航天领域的两大研究:旋转圆柱跨音速流与立方体卫星火箭发射车设计

航天领域的两大研究:旋转圆柱跨音速流与立方体卫星火箭发射车设计

1. 旋转圆柱均匀粘性跨音速流数值研究
  1. 研究背景
    • 自1998年国际空间站建成,人类太空活动增多。如今私人航天公司推动太空竞赛,可重复使用航天器成为优化方向。SpaceX在可重复使用运载火箭方面取得进展,但航天器再入阶段仍是技术挑战。再入时,航天器受重力和空气阻力影响,飞行条件急剧变化,需热保护系统(TPS),如烧蚀、耐火绝缘、被动和主动冷却系统,也可采用逆向推进系统降低再入速度。
    • 另一种思路是利用马格努斯效应,通过旋转航天器机身增加升力,减少速度同时降低摩擦和热传递。本文用计算流体动力学(CFD)分析旋转圆柱在二维均匀亚音速/跨音速流中的气动变化。
  2. 问题定义
    • 问题由旋转圆柱和自由流组成,圆柱直径为D,角速度为ω,自由流速度为U1,定义参数α = ωD / (2V1) 。为研究气动系数与马赫数和α的关系,分析三个案例:
      | 案例 | 雷诺数(Re) | 马赫数(M1) | α值 |
      | ---- | ---- | ---- | ---- |
      | A | 10,000 | 0.5 | 1 |
      | B | 10,000 | 0.1 | 1 |
      | C | 10,000 | 0.5 | 0.1 |
    • 边界条件方面,入口设定速度、总压和温度,出口考虑静压,圆柱表面采用绝热无滑移边界条件。
  3. 数值
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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