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用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
误解：COVID-19 疫苗不安全，因为它开发得太快了。事实：疫苗已被证明是安全有效的。尽管它们
谣言：mRNA COVID-19 疫苗会改变我的 DNA。事实：没有疫苗会改变你的 DNA。这些类型的疫苗含有信使 RNA (mRNA)，它指示细胞制造新冠病毒上的“刺突蛋白”。当免疫系统识别出这种蛋白质时，它会通过产生抗体来建立免疫反应，从而教会身体如何预防未来的感染。mRNA 永远不会进入细胞核，而细胞核正是我们 DNA 的保存地。身体在完成指令后会清除 mRNA。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
在I.MX8MQ和I.MX8M Mini中，使用的编解码器是WM8524，仅支持音频播放。尽管8M Mini确实具有PDM麦克风界面（MICFIL）
@@ -295,6 +314,12 @@ MX8MM_IOMUXC_SAI1_TXD5_SAI1_TX_DATA5 0xd6 MX8MM_IOMUXC_SAI1_TXD6_SAI1_TX_DATA6 0xd6 MX8MM_IOMUXC_SAI1_TXD7_SAI1_TX_DATA7 0xd6 +MX8MM_IOMUXC_SAI1_RXFS_SAI1_RX_SYNC 0xd6 +MX8MM_IOMUXC_SAI1_RXC_SAI1_RX_BCLK 0xd6 +MX8MM_IOMUXC_SAI1_RXD0_SAI1_RX_DATA0 0xd6 +mx8mm_iomuxc_sai1_rxd1_sai1_rx_data1 0xd6 +mx8mm_iomuxc_sai1_rxd2_sai1_rx_rx_rx_data2 0xd6 +mx8mm_iomuxc_sai1_rxd3_sai_rxd3_sai1_sai1_rxd66 abe }; @@ -868,15 +899,15 @@分配clocks = <＆clk imx8mm_clk_sai1_src>，<＆clk imx8mm_clk_sai1_div>;分配的clock-parents = <＆clk imx8mm_audio_pll1_out>; - 分配clock-rates = <0>，<49152000>; +分配的clock-rates = <0>，<24576000>;时钟= <＆clk imx8mm_clk_sai1_ipg>，<＆clk imx8mm_clk_dummy>，<＆clk imx8mm_clk_sai1_root>，<＆clk imx8mm_clk_dummy> imx8mm_audio_pll2_out>;时钟名称=“ BUS”，“ MCLK0”，“ MCLK1”，“ MCLK2”，“ MCLK3”，“ PLL8K”，“ PLL11K”; -FSL，Sai-Multi-Lane； -FSL，DATALINE，DSD = <0 0xff 0xff 2 0xff 0x11>; -DMA = <＆SDMA2 0 26 0>，<＆sdma2 1 26 0>; + // fsl，sai-multi-lane; + // fsl，dataline，dsd = <0 0xff 0xff 2 0xff 0x11>; + // dmas = <＆sdma2 0 26 0>，<＆sdma2 1 26 0>;状态=“好”; };
b'对于刚才描述的情况，我们更喜欢使用术语 \xe2\x80\x9c 不可分离状态。\xe2\x80\x9d 要了解原因，我们必须研究纠缠与不可分离性之间的关系。量子力学的基本原理是任何纠缠态的波函数必然是不可分离的。例如，考虑量子态 | \xcf\x88\xe2\x8c\xaa = (| \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 \xe2\x88\x92 | \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 )/ 2，其中 | \xe2\x8c\xaa 1 表示粒子 1 处于量子态 ，另一个（空间上分离的）粒子 2 处于状态 ，其他量也是如此。状态 \xcf\x88 具有这样的属性，即如果对粒子 1 的测量显示它处于状态 ，那么对粒子 2 的测量肯定会显示它处于状态 ，反之亦然。尽管如此，在进行任何测量之前，每个粒子处于状态 或 的概率都是相等的。虽然所有纠缠态都是不可分离的，但我们认为，所有不可分离状态都是纠缠的并不正确（见图）。我们不想用纠缠来描述不可分离状态，因为在这种情况下没有非局域性的意义。事实上，没有一个经典系统能够产生真正的量子纠缠，即爱因斯坦所说的\xe2\x80\x9c 鬼魅般的超距作用。\xe2\x80\x9d'
b'对于刚才描述的情况，我们更喜欢使用术语 \xe2\x80\x9c 不可分离状态。\xe2\x80\x9d 要了解原因，我们必须研究纠缠与不可分离性之间的关系。量子力学的基本原理是任何纠缠态的波函数必然是不可分离的。例如，考虑量子态 | \xcf\x88\xe2\x8c\xaa = (| \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 \xe2\x88\x92 | \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 )/ 2，其中 | \xe2\x8c\xaa 1 表示粒子 1 处于量子态 ，另一个（空间上分离的）粒子 2 处于状态 ，其他量也是如此。状态 \xcf\x88 具有这样的属性，即如果对粒子 1 的测量显示它处于状态 ，那么对粒子 2 的测量肯定会显示它处于状态 ，反之亦然。尽管如此，在进行任何测量之前，每个粒子处于状态 或 的概率都是相等的。虽然所有纠缠态都是不可分离的，但我们认为，所有不可分离状态都是纠缠的并不正确（见图）。我们不想用纠缠来描述不可分离状态，因为在这种情况下没有非局域性的意义。事实上，没有一个经典系统能够产生真正的量子纠缠，即爱因斯坦所说的\xe2\x80\x9c 鬼魅般的超距作用。\xe2\x80\x9d'
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072，11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统，华盛顿州埃弗里特 98203，美国 13 3 普渡大学机械工程学院，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 14 15 * 电子邮件地址：sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外，流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场，本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小，但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明，实际客舱内的流动边界条件相当复杂，速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度，这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性，应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现，流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据，包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词：客机客舱；客舱几何形状；流场；实验；扩散器 41 42 1. 简介 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于保持乘客和机组人员的热舒适度和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场，并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管航空航天工业在过去几十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况（Space 等，2000 年），空气分配系统需要进一步改进。49
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072，11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统，华盛顿州埃弗里特 98203，美国 13 3 普渡大学机械工程学院，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 14 15 * 电子邮件地址：sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外，流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场，本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小，但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明，实际客舱内的流动边界条件相当复杂，速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度，这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性，应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现，流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据，包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词：客机客舱；客舱几何形状；流场；实验；扩散器 41 42 1. 引言 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于维持乘客和机组人员的热舒适度 45 和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场，并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管 47 航空航天工业在过去 48 十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况（Space et al.，2000），空气分配系统需要进一步改进。49