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🔥内容介绍
粒子图像测速（PIV）是一种非侵入式定量测量平面或体积速度场的方法，这使其适用于基础湍流研究，包括边界层、跨声速流动和旋转流动。本文旨在通过设计并实现一个可自由获取的程序，从亚声速速度场中重建压力场，从而拓展 PIV 速度数据的应用范围，进而能够基于载荷确定、疲劳寿命和声学频谱进行直接的气动设计优化。
利用壁面建模大涡模拟（WMLES）得到的壁装半球体或半球形凸起物的速度场，本文发现，拉格朗日方法在压力场重建中产生的压力误差低于欧拉方法，且对噪声和对流主导流动更具鲁棒性。然而，由于采用超松弛迭代算法从泊松方程中求解压力，两种方法均存在空间滤波效应。这种滤波导致经验射流流动的压力场被平滑，使得在速度场中观察到的 “管状” 结构未在压力场中体现。最后，研究发现，为用户可定制性设计的设置，对半球形凸起物 WMLES 的欧拉方法或拉格朗日方法压力场中的平均误差几乎没有影响。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function particlePaths = getMaterialAcceleration(particlePaths,order)
%
% Extract particlePaths features
time = particlePaths.time;
ux = particlePaths.ux;
uy = particlePaths.uy;
% Initialise material acceleration arrays
DuxDt = zeros(1,length(ux));
DuyDt = DuxDt;
% Loop over each particle
for p = 1:length(ux)
% Fit a polynomial of time vs ux or uy to each particle trajectory
% Linear slope (2nd polyCoeff) represents the material acceleration
% at t = 0 (current time)
% x component material acceleration
[~, UXCoeffs, ~] = leastSquaresPolynomial(time,ux{p},order);
DuxDt(p) = UXCoeffs(2);
% y component material acceleration
[~, UYCoeffs, ~] = leastSquaresPolynomial(time,uy{p},order);
DuyDt(p) = UYCoeffs(2);
end
% Store material acceleration values in particlePaths structure
particlePaths.DuxDt = DuxDt;
particlePaths.DuyDt = DuyDt;
end
🔗 参考文献
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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