XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System空气动力
1568691931.pdf - Petrotec 空气动力
● 压力露点-40℃，可根据客户要求提供更低露点。● 45NM 3 /min以下采用不锈钢进出过滤网，不锈钢滤板以上采用不锈钢进出过滤网 ● 自动补压保证干燥剂使用寿命（5年内无需更换） ● 再生空气为向下流动 ● 电气防护等级为NEMA-4 ● 每塔均设有压力表及泄压阀 ● 工作状态指示灯 ● 干燥剂加料口及排料口 ● 配有导气过滤器及维护分级阀 ● 低速向上干燥流设计，增加与干燥剂的接触时间 ● 保证露点与干燥剂接触时间，减少压力损失
预测性空气和空气动力建模
量子线性求解器是求解方程线性系统的最早且众所周知的量子算法之一是Harrow，Hassidim和Lloyd [8]。这实现了复杂性的指数改善（即运行时）。随后在Childs等人的量子算法中获得了相对于精度的提高复杂性。[9]。这是通过基于量子奇异值转换（QSVT）代替[8]的量子相估计来实现的。Childs等人的算法。可以看作是Gilyen等人的更通用QSVT算法的特殊情况。[10]。应注意的是，由于州准备或状态读数要求，任何潜在的指数改进都处于风险的危险中[11]。这需要以某种形式解决，而无需使用“被动QRAM”，而没有已知的可扩展物理实现[12]。
drivaernet：用于数据驱动空气动力设计和基于图的阻力预测
摘要这项研究介绍了Drivaernet，这是3D行业标准汽车形状的大规模高保真CFD数据集，以及RegDGCNN（一种动态的图形卷积神经网络模型），均旨在通过机器学习进行空气动力的汽车设计。drivaernet，其4000个详细的3D汽车网架使用了50万个表面网状面和全面的空气动力性能数据，包括全3D压力，速度场和壁剪应力，解决了广泛的数据集以训练工程应用中深度学习模型的广泛数据的关键需求。它比以前最大的汽车公共数据集大60％，并且是唯一对车轮和车身底部进行建模的开源数据集。regdgcnn利用此大型数据集直接从3D网格中提供高精度的阻力估计，绕过传统限制，例如需要2D图像渲染或签名距离字段（SDF）。通过在几秒钟内实现快速的阻力估计，RegdGCNN便有助于快速的空气动力学评估，从而为在汽车设计中的数据驱动方法整合而实现了巨大的飞跃。一起，Drivaernet和Regdgcnn承诺将加速汽车设计过程，并有助于开发更有效的车辆。为了为未来的创新奠定基础，我们的研究中使用的数据集和代码可在https://github.com/mohamedelrefaie/drivaernet 1中公开访问。
用于低雷诺流应用的空气动力和力矩平衡设计、制造和测试
图 1-1：RIT 的风洞测试第 3 部分图 1-2：RIT 的闭路风洞图 5 图 2-1：用于测量三维流体动力的实验仪器。 （Sunada 等 [5]） 6 图 2-2：实验研究中使用的天平示意图 [3] 8 图 3-1：风轴参考系 14 图 3-2：体轴参考系 15 图 3-3：升力和阻力天平的装配图 16 图 3-4：用于测量升力的天平配置 17 图 3-5：用于测量阻力的天平配置 17 图 3-6：力矩分析图 - 升力配置 22 图 3-7：阻力天平配置的力矩分析图 23 图 3-8：俯仰和滚转力矩天平的装配图 24 图 3-9：俯仰和滚转力矩天平的测试平台装配图 25 图 3-10：装配式焊条测试平台 26 图 3-11：俯仰力矩天平配置 28 图 3-12：滚动力矩天平配置 28 图3-13: 俯仰力矩分析图 29 图 3-14: 滚转力矩分析图 30 图 4-1: 实验元素图 34 图 4-2: 升力配置 36 图 4-3: 阻力配置 36 图 4-4: 俯仰力矩配置 38 图 4-5: 滚转力矩配置 38 图 4-6: 平板力矩校准图（零速度且无翼型） 40 图 4-7: 平板俯仰力矩数据 40 图 4-8: 俯仰实验测试平台设置 42 图 4-9: LinAir 涡流面板法翼型 44 图 4-10: 二面角和滚转力矩系数 45 图 5-1: 升力和系数的实验值 53 图 5-2: 实验升力数据与已发布数据的比较 55 图 5-3: 实验阻力数据 56 图5-4：实验阻力数据与公布数据的比较 57 图 5-5：实验俯仰力矩数据 58 图 5-6：俯仰力矩实验值和公布值 60 图 5-7：实验数据；滚动力矩 61 图 5-9：滚动力矩系数与分析模型的比较 62 图 7-1：附加质量的平衡设计 68
在CFD中应用机器学习来研究热特性对机翼空气动力特征的影响
计算流体动力（CFD）和机器学习方法用于研究NASA型NACA 0012的热传递。已经开发了几种不同的模型，以检查层流，晶状体流量和Allmaras流对NACA 0012机翼在不同的空气动力学条件下的影响。在本文中，针对多孔模式和非孔模式的不同机翼模式讨论了高温下的温度条件。特定参数包括11.36 x 10-10 m 2的渗透率，孔隙率为0.64，惯性系数为0.37，温度范围为200 k和400K。该研究表明，温度升高可以显着增加提升到拖拉。另外，采用多孔状态和温度差异进一步有助于增强电力到拖拉系数。在调整温度时，神经网络还可以成功预测结果，尤其是在有更多情况的情况下。尽管如此，本研究使用Smoter模型评估了系统的准确性。已显示测试情况最佳性能验证的MSE，MAE和R分别为0.000314、0.0008和0.998960，在k = 3。然而，研究表明，时期值大于2000，增加了计算时间和成本而不提高准确性。这表明SMOTER模型可用于准确对测试案例进行分类；但是，对于最佳性能，不需要更高的时期值。
和在低速转弯时上线升降机
转弯对动物至关重要，尤其是在捕食者期间 - 猎物相互作用并避免障碍。对于飞行动物，转弯由（i）飞行轨迹或行进路径的变化以及（ii）身体取向或3D角位置组成。只有通过调节与重力相关的空气动力来实现飞行的变化。鸟类如何相对于转弯时身体方向的变化来协调空气动力的产生，这是遵守鸟类操纵飞行中使用的控制策略的关键。我们假设鸽子相对于其身体沿均匀的方向产生空气动力，需要改变身体方向以重定向这些力转动。使用详细的3D运动学和身体质量分布，我们检查了缓慢飞行的鸽子（哥伦比亚利维亚）执行90°转弯的净空气动力和身体方向。即使鸟类的身体取向差异很大，在整个转弯的整个转弯中，下冲程上平均的净空气动力在固定的方向上也保持固定的方向。在回合的早期，身体方向的变化主要重定向下冲程空气动力，影响了鸟的飞行轨迹。接下来，鸽子主要重新征收前向飞行中使用的身体方向，而不会影响其飞行轨迹。令人惊讶的是，鸽子的上风产生的空气动力力量大约是下文中产生的空气动力的50％，几乎与嗡嗡声鸟产生的相对上行力相匹配。因此，鸽子通过使用全身旋转来改变空气动力产生的方向来改变其飞行轨迹，从而实现低速的情况。
3 度自由度测量的应用 ...
无人机技术的发展正在迅速发展，在制造飞机时，需要对作用在飞机上的空气动力进行分析。气动力分析可以通过风洞和水洞进行。可以使用可视化进行测量，但该方法不提供直接的气动力值。因此不能直接进行空气动力分析。可以使用带有称重传感器的力测量系统来进行空气动力测量。气动力测量系统应用可以直接分析气动力，因为力读数值直接以图形形式显示。该测量仪器使用称重传感器作为传感器，然后使用微控制器处理来自称重传感器的数据并显示在计算机上。经测试，该测力仪可以根据被测载荷测量出曳力和升力，误差较小。此外，可以使用该力测量系统来确定力矩。因此该系统可以测量3个自由度的空气动力，该测力系统还可以显示测试对象所受到的空气动力的方向。关键词：无人机、称重传感器、微控制器、气动力
香港理工大学主题描述...
该课程通过应用物理学，动手活动和现实世界的例子介绍了航空和宇航员的基础。学生将面临航空和宇航员的历史和挑战。简介：航空航天的历史，气氛，航空航天车的分类，飞机和航天器的基本组件，车辆控制面和系统，航空航天部门简介，主要航空航天行业和制造商。飞行原则：声音速度，标准气氛的重要性，伯诺利的原理，作用于飞机和航天器上的空气动力学力，空置命名法，压力和速度分布，空气动力，升力和拖拉，升力和拖曳，超音速，超音速效应，超音速效应，空气动力学中心，纵横比比，压力，压力中心，坟墓中心。航空航天推进：推进系统，推进系统的分类，位置和操作原理。飞机和航天器的基本原理，布雷顿周期和汉弗莱循环，喷气发动机，螺旋桨发动机，火箭发动机，ramjet和Scramjet。
Xiong博士，清研究助理教授
该课程通过应用物理学，动手活动和现实世界的例子介绍了航空和宇航员的基础。学生将面临航空和宇航员的历史和挑战。（3个讲座）简介：航空航天的历史，气氛，航空航天车的分类，飞机和航天器的基本组件，车辆控制表面和系统，航空航天行业简介，主要航空航天行业和制造商。飞行原则：声音速度，标准气氛的重要性，伯诺利的原理，作用于飞机和航天器上的空气动力学力，空置命名法，压力和速度分布，空气动力，升力和拖拉，升力和拖曳，超音速，超音速效应，超音速效应，空气动力学中心，纵横比比，压力，压力中心，坟墓中心。（2个讲座）航空推进：推进系统，推进系统的分类，位置和操作原理。飞机和航天器的基本原理，布雷顿周期和汉弗莱循环，喷气发动机，螺旋桨发动机，火箭发动机，ramjet和Scramjet。（2个讲座）