高超音速流场粒子图像测速示踪机理研究与应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51475193
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    85.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0511.机械测试理论与技术
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Particle image velocimetry (PIV) for hypersonic flow measurement is a basis measurement technology for developing significant aerospace equipments, such as space planes, hypersonic aircraft, cruise missile and so on. Particles tracer mechanism is the most important factor that affects the precision of PIV measurement of hypersonic flow. The present existing particle tracking mechanism for low-speed flow can not be applied to PIV measurement of hypersonic flow, due to the unsteady, highly non-uniform flow dynamics. And this has become a theory bottleneck of independent research and development of significant aerospace equipment in our country. In this study, we intend to establish the dynamic model and light scattering model of particles in high-temperature, high-pressure, hypersonic flow, try to propose novel criterions of particle tracking characteristics and particle measurability. Then, the theory of particle tracking mechanism of PIV measurements of hypersonic flow will be established. The shape, size, material and density parameters of tracer particles will be designed by using modern optimization theory, and a new kind nanoscale solid tracer particle will be manufactured in order to apply it for PIV measurements of hypersonic flow in practical applications, such as wind tunnel tests of space plane, hypersonic aircraft and so on . This study has a very important theoretical significance and application value.
高超音速流场测量是研制空天飞机、高超音速飞行器、巡航弹道导弹等国家重大战略装备的基础,粒子图像测速(Particle image velocimetry,简称PIV测量)是高超音速流场的全场非接触测量的有效方法,粒子示踪机理是影响高超音速流场PIV测量精度的最为关键因素。现有低速粒子的示踪机理无法适用于高超音速、非定常、高度非均匀流场的PIV高精度测量,已成为制约我国高性能PIV测量仪器自主研发的瓶颈。本项目拟建立高温、高压、高超音速状态下粒子的动力学和光散射性模型,提出粒子流动跟随性与可测量性的判断依据,揭示高超音速流场PIV测量粒子示踪机理,综合优化设计粒子的形状、尺寸、材料和密度等参数,研究纳米级固体示踪粒子可制造性,提升高超音速流场PIV测量精度,在空天飞机、高超音速飞行器等重大战略装备风洞试验的高超音速流场PIV测量中验证应用,具有十分重要的理论意义和应用价值。

结项摘要

高超音速流场测量是研制空天飞机、高超音速飞行器、巡航弹道导弹等国家重大战略装备的基础,粒子图像测速(Particle Image Velocimetry,简称PIV测量)是高超音速流场的全场非接触测量的有效方法,粒子示踪机理是影响高超音速流场PIV测量精度最为关键的因素。现有低速粒子的示踪机理无法适用于高超音速、非定常、高度非均匀流场的PIV高精度测量,已成为制约我国高性能PIV测量仪器自主研发的瓶颈。本项目建立高温、高压、高超音速状态下粒子的动力学和光散射性模型,提出粒子流动跟随性与可测量性的判断依据,揭示高超音速流场PIV测量粒子示踪机理,综合优化设计粒子的形状、尺寸、材料和密度等参数,研究纳米级固体示踪粒子可制造性,自主研制两代适用粒径范围0.2~0.3微米(TiO2,SiO2,Al2O3粉末)、浓度可用阀门调节的流化床式固体粒子发生器。本项目所研制的第二代流化床固体粒子发生器在中国空气动力研究与发展中心5Ma高速风洞中进行示范应用,实现了探月返回舱、超燃冲压发动机进气道、某型号高超音速导弹尾翼喷射等国防重大工程装备风洞实验PIV高时空分辨率定量测量。本项目主要研究成果:在PIV领域Exp in Fluids、MST顶级SCI期刊和ISPIV2017顶级国际学术会议上,共发表SCI收录论文18篇,EI收录论文7篇;申请国家发明专利13项,其中8项已授权;研制了两代高超音速固体粒子发生器;培养8名博士研究生、20名硕士研究生。研制的粒子发生器提升了高超音速流场PIV测量精度,在空天飞机、高超音速飞行器等重大战略装备风洞实验的高超音速流场PIV测量中验证应用,具有十分重要的理论意义和应用价值。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Outlier detection for particle image velocimetry data using a locally estimated noise variance
使用局部估计的噪声方差对粒子图像测速数据进行异常值检测
  • DOI:
    10.1088/1361-6501/aa5431
  • 发表时间:
    2017-01
  • 期刊:
    Measurement Science and Technology
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Yong Lee;Hua Yang;ZhouPing Yin
  • 通讯作者:
    ZhouPing Yin
Automatic barcode recognition method based on adaptive edge detection and a mapping model
基于自适应边缘检测和映射模型的自动条码识别方法
  • DOI:
    10.1117/1.jei.25.5.053019
  • 发表时间:
    2016-09
  • 期刊:
    Journal Of Electronic Imaging
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Hua Yang;Lianzheng Chen;Yifan Chen;Yong Lee;Zhouping Yin
  • 通讯作者:
    Zhouping Yin
Robust Semantic Template Matching Using A Superpixel Region Binary Descriptor
使用超像素区域二进制描述符的鲁棒语义模板匹配
  • DOI:
    10.1109/tip.2019.2893743
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Image Processing
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Hua Yang;Chenghui Huang;Feiyue Wang;Kaiyou Song;Zhouping Yin
  • 通讯作者:
    Zhouping Yin
Multi-Scale Attention Deep Neural Network for Fast Accurate Object Detection
用于快速准确目标检测的多尺度注意力深度神经网络
  • DOI:
    10.1109/tcsvt.2018.2875449
  • 发表时间:
    2019-10-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Song, Kaiyou;Yang, Hua;Yin, Zhouping
  • 通讯作者:
    Yin, Zhouping
Robust visual tracking based on deep convolutional neural networks and kernelized correlation filters
基于深度卷积神经网络和核化相关滤波器的鲁棒视觉跟踪
  • DOI:
    10.1117/1.jei.27.2.023008
  • 发表时间:
    2018-03-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF ELECTRONIC IMAGING
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Yang, Hua;Zhong, Donghong;Yin, Zhouping
  • 通讯作者:
    Yin, Zhouping

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其他文献

Synthesis of TbMnO3 nanoparticles via a polyacrylamide gel route
通过聚丙烯酰胺凝胶途径合成 TbMnO3 纳米颗粒
  • DOI:
    10.1016/j.apt.2010.12.002
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Advanced Powder Technology
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    林贯军(研究生);杨华
  • 通讯作者:
    杨华
基于CRISPR/Cas9技术AEG-1基因敲除神经细胞系的构建及AEG-1基因敲除介导的神经细胞周期阻滞和细胞凋亡抑制
  • DOI:
    10.13865/j.cnki.cjbmb.2018.11.10
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    中国生物化学与分子生物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王斌;刘昆梅;郭乐;张春;和祯泉;丁娜;杨华;孙之鹏;王晓
  • 通讯作者:
    王晓
无信号内干扰的高效差分混沌键控通信方案
  • DOI:
    10.11959/j.issn.1000-436x.2015150
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    通信学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨华;蒋国平;段俊毅
  • 通讯作者:
    段俊毅
宁夏枸杞总黄酮对恶性胶质瘤细胞株U87-MG表型的影响
  • DOI:
    10.13286/j.cnki.chinhosppharmacyj.2016.17.03
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国医院药学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱雅婷;楚元奎;王俊;廖国玲;杨华
  • 通讯作者:
    杨华
能量收集中继网络的中继选择算法研究
  • DOI:
    10.16157/j.issn.0258-7998.173468
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    电子技术应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    闫静;杨华;任鹏婷;董红松
  • 通讯作者:
    董红松

其他文献

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杨华的其他基金

高超声速三维流场光流粒子图像测速新原理
  • 批准号:
    51875228
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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