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本实验设计建造了一个80×80×100cm3的室内云雾腔,对不同环境湿度下的云雾-不饱和空气混合过程的湍流特征进行了实验研究,利用 PIV 技术,获得了混合过程中的速度场,得到了湍动能、脉动速度二阶结构函数、泰勒微尺度等物理量。结果表明:该实验测得的湍流泰勒微尺度为 mm 量级;云雾-不饱和空气混合过程的脉动速度场表现出明显的各向异性,随着不饱和环境湿度的增加脉动速度概率密度函数在尾部越来越偏离标准高斯分布;横向结构函数和纵向结构函数比值明显偏离基于均匀各向同性湍流的理论值。 相似文献
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从低分辨率流场数据中获取精细流场信息具有重要的研究意义。基于卷积神经网络的超分辨率重构方法是近年来发展的一种较为有效的精细流场重构方法。本文采用高效亚像素卷积神经网络(Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network,ESPCN),对Rayleigh–Bénard(RB)对流的数值模拟数据和湍流边界层(Turbulent Boundary Layer,TBL)的实验测量数据进行了超分辨率重构,并与双三次插值方法(Bicubic Interpolation)的重构结果进行对比。对比结果表明:在较小的下采样比下,ESPCN方法和Bicubic方法的重构精度相当;在较大的下采样比下,ESPCN方法的重构精度明显优于Bicubic方法。此外,ESPCN方法对数据梯度较大区域的超分辨率重构效果优于Bicubic方法。 相似文献
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