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近壁单个气泡倒塌引起的冲击波的动态特征
理解单个气泡尺度上的动力学行为对于理解空化流量特性至关重要。在这项研究中，已经对单独的邻近壁液液的折断引起的冲击波进行了实验和数值分析。使用高速摄影和阴影图技术研究了近壁气泡塌陷引起的冲击波特征。使用OpenFoam CavitatingFoAM求解器进行了近壁液液塌陷诱导的冲击波动力学。（1）冲击波显示基本对称分布。沿矢状直径降低的压力最大值。与初始冲击波相比，在壁附近产生的第二个冲击波的强度降低了约21.2％。模拟波速与实验数据表现出很高的一致性，计算出的误差低于7.9％。（2）冲击波在水中传播的压力和速度分别表现出功率功能和指数衰减功能，它们在距离上传播时。和速度的扰动曲线与冲击波传播的方向对齐。此结果表明冲击波充当速度场中产生干扰的催化剂。（3）构建近壁液泡塌陷波能的转化关系。在第一次崩溃期间，近壁空气泡平均损失了其能量的85％。这允许评估空化引起的冲击波对刚性表面的侵蚀影响。
4b.3 1 - turbulence kinetic energy and dissipation rate ...
湍流动能 (TKE) 和 TKE 耗散率的值可以通过雷达对速度和多普勒谱宽的估计获得。然而，这些估计通常没有足够的时间分辨率，并会导致滤波结果，而这些结果不能直接进行理论解释。提出了一种使用数值大涡模拟 (LES) 生成的流场评估雷达测量速度分布特性的程序。TKE 估计值是通过在空间上取平均或作为替代/补充，在时间上取平均从 LES 湍流速度场获得的。将这些估计值与嵌入在 LES 中的虚拟雷达的测量值进行比较。研究了获得稳定一致统计数据的最佳平均时间。众所周知，风切变会导致雷达测量的 TKE 估计值产生偏差。还通过分析虚拟雷达数据和 LES 的湍流统计数据来研究这种影响。湍流耗散率的值是通过 LES 数据估计的，该表达式将耗散率与子网格 TKE 和湍流长度尺度联系起来。在考虑了所有其他贡献后，从湍流对谱宽的贡献中获得了虚拟雷达耗散率的估计值。比较了虚拟雷达、垂直和斜波束以及 LES 的耗散率估计值。
非归一化谐波的物理解释......
不可归一化状态很难用正统的量子形式来解释，但通常作为量子引力中物理约束的解出现。我们认为，导航波理论对不可归一化量子态给出了直接的物理解释，因为该理论只需要配置的归一化密度即可生成统计预测。为了更好地理解这种状态，我们从导航波的角度对谐振子的不可归一化解进行了首次研究。我们表明，与正统量子力学的直觉相反，不可归一化本征态及其叠加态是束缚态，因为速度场 v y → 0 大于 ± y 。我们认为，为这种状态定义一个物理上有意义的平衡密度需要一个新的平衡概念，称为导航波平衡，它是量子平衡概念的概括。我们定义了一个新的 H 函数 H pw ，并证明导航波平衡中的密度使 H pw 最小化，是等变的，并且随时间保持平衡。在与放松到量子平衡的假设类似的假设下，我们证明了粗粒度 H pw 的 H 定理。我们从由于扰动和环境相互作用导致的不可归一化状态的不稳定性的角度解释了导航波理论中量化的出现。最后，我们讨论了在量子场论和量子引力中的应用，以及对导航波理论和量子基础的一般影响。
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。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
隐私保存图像注册
图像注册是医学成像应用中的关键任务，可以在常见的空间参考框架中表示医学图像。当前的图像统一方法通常基于以下假设：图像的内容通常以清晰的形式访问，随后可以从中估算空间转换。在实际应用中可能无法满足这种共同的假设，因为医疗图像的敏感性最终可能需要在隐私约束下进行分析，从而阻止公开共享图像内容。在这项工作中，我们在保存隐私制度下制定了图像注册的问题，其中假定图像是机密的，不能清楚地披露。我们通过扩展经典的注册范式来说明高级加密工具（例如安全的多方计算和同质加密），从而导致执行操作而无需泄漏基础数据，从而得出了保留图像注册框架的隐私保护框架。为了克服高维度中加密工具的性能和可扩展性问题，我们提出了几种技术来通过使用梯度近似值来优化图像注册操作，并通过重新审视同多态加密槽堆积的使用，以允许E FFI有效的基础和大型矩阵的乘法。我们专注于增加综合性的登记方法，包括基于立方花纹或通过时间变化速度场参数参数参数参数的刚性，FFI NE和非线性注册。©2025 Elsevier B. V.保留所有权利。在所有这些设置中，我们演示了如何自然地将注册问题适应用于隐私保护操作，并说明了PPIR在各种注册任务上的E FF eCTECTISISION。
Claiborne 和 Millers Ferry 船闸和水坝鱼道...
附件 H-2：HEC-RAS 速度图子部分 1：米勒渡口船闸和大坝右岸自然旁路水道 图表列表 图 H.2.1：米勒渡口船闸和大坝右岸旁路水道 - 5,000 立方英尺/秒的速度图......................................................................................................................... 2 图 H.2.2：米勒渡口船闸和大坝右岸旁路水道 - 50,000 立方英尺/秒的速度图，带有发电站附近的速度场数据......................................................................... 3 图 H.2.3：米勒渡口船闸和大坝右岸旁路水道 - 150,000 立方英尺/秒的速度图......................................................................................................................... 4 图 H.2.4：米勒渡口船闸和大坝右岸堰 - 5,000 立方英尺/秒的速度图 5 图 H.2.5：米勒渡口船闸和大坝右岸堰 - 50,000 立方英尺/秒 ...................................................................................................................................... 6 图 H.2.6：米勒斯渡口船闸和大坝右岸堰 - 150,000 立方英尺/秒的速度图 ............................................................................................................................. 7 图 H.2.7：克莱伯恩船闸和大坝右岸旁路水道 - 5,000 立方英尺/秒的速度图 ............................................................................................................. 8 图 H.2.8：克莱伯恩船闸和大坝右岸旁路水道 - 50,000 立方英尺/秒的速度图 ............................................................................................................. 9 图 H.2.9：克莱伯恩船闸和大坝右岸旁路水道 - 150,000 立方英尺/秒的速度图 ............................................................................................................. 10 图 H.2.10：克莱伯恩船闸和大坝右岸堰 - 5,000 立方英尺/秒的速度图 11 图 H.2.11：克莱本船闸和大坝右岸堰 - 50,000 立方英尺/秒的速度图 ...................................................................................................................................... 12 图 H.2.12：克莱本船闸和大坝右岸堰 - 150,000 立方英尺/秒的速度图 ...................................................................................................................................... 13
基于视频的光学系统产生的高能波下的波滤波浪区环流
摘要：本文探讨了基于光流视频的技术在存在波浪破碎诱导泡沫的近岸估计波浪滤波表面电流的潜力。该方法使用破碎波通过后留下的漂流泡沫作为准被动示踪剂并跟踪它以估计表面水流。首先从图像序列中去除与海浪相关的光学特征，以避免捕获传播波而不是所需的泡沫运动。通过对图像的每个像素应用时间傅立叶低通滤波器来去除波浪。然后将低通滤波图像输入光流算法以估计泡沫位移并产生平均速度场（即波浪滤波表面电流）。我们使用一周连续的 1 Hz 采样帧，这些帧是在白天通过位于 La Petite Chambre d'Amour 海滩（法国西南部安格雷）的单个固定摄像机收集的，当时处于高能条件，显著波高范围为 0.8 至 3.3 米。将光流计算的速度与从安装在水下礁石上的一个洋流剖面仪获取的时间平均原位测量值进行了比较。将计算出的环流模式与不同场条件下的碎浪区漂流物轨迹进行了比较。光流时间平均速度与洋流剖面仪测量值显示出良好的一致性：判定系数（r2）= 0.5–0.8；均方根误差（RMSE）= 0.12–0.24 m/s；平均误差（偏差）= − 0.09 至 − 0.17 m/s；回归斜率 = 1 ± 0.15；相干性 2 = 0.4–0.6。尽管低估了持续波浪冲击礁石时的离岸速度，但光流能够正确再现漂流轨迹所描绘的平均流模式。这些模式包括裂口环流、主要的向岸表面流和充满活力的沿岸流。我们的研究表明，开源光流算法是一种很有前途的沿海成像应用技术，特别是在高能波浪条件下，当现场仪器部署可能具有挑战性时。
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