导读:本文包含了多模态分布论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:TBCC,多模态燃烧室,一体化设计火焰稳定器,燃油分布特性
多模态分布论文文献综述
翟文辉[1]（2018）在《多模态燃烧室一体化设计火焰稳定器燃油分布特性研究》一文中研究指出多模态燃烧室作为涡轮/冲压组合发动机(TBCC)的主要部件之一,要在高速、低氧条件下组织燃烧,需要对燃油的雾化、蒸发和掺混有充分的认识,以实现对燃烧室燃油分布的预估和控制。本文针对多模态燃烧室宽范围工作条件,通过数值模拟和试验研究的方法,开展基于一体化设计火焰稳定器的燃油分布特性研究,主要内容包括:数值模拟研究了不同结构参数下外壁式稳定器在不同来流条件下的流动特性和单根径向稳定器在不同来流条件下的流动特性和燃油分布特性。流场结果表明,对于外壁式稳定器,倾角越大,稳定器内部回流区越大、回流量越多;径向高度越大,总压损失越大,出口截面轴向速度差距越大;综合结构参数对点火性能和阻力损失的影响,选用径向高度40mm、倾角60°的外壁式稳定器结构方案。对于单根径向稳定器,槽宽增大,回流区轴向及周向距离均增大、回流量增多,槽宽一定时,锥角为30°时稳定器型面更接近于流线型,总压损失最小;顶角不同对于燃烧室内的流场并无较大影响;综合结构参数对火焰稳定和阻力损失的影响,选用顶角90°、槽宽30mm、锥角30°的单根径向稳定器结构方案。油雾场结果表明,当喷射方向为侧喷、喷射位置为长直段中部时,更利于组织燃烧和火焰稳定。对于一体化设计火焰稳定器的数值模拟结果表明,来流条件(速度、温度、压力)变化对燃烧室内的流场结构影响不大,来流温度越低、速度越高、压力越大时,总压损失越大。燃油分布特性主要受来流条件和供油条件(供油压力、燃油温度)影响,燃油射流和来流的动量比、来流温度和燃油温度分别是影响燃油气动雾化作用和蒸发作用的关键因素。来流温度、燃油温度越高,油珠受到的蒸发作用越大,油雾分布均匀所需距离越短;来流压力、来流速度越大,穿透深度越小,油雾周向分布均匀所需距离越长。来流速度的增加促使燃油破碎雾化,使燃油穿透深度减小,使燃油周向分布不均匀。来流温度的增加使油珠的表面张力和粘性降低,促进油珠破碎和蒸发,使燃油在周向分布更均匀。供油当量比的增加提高了燃油的喷射速度,提高燃油射流的穿透深度,也使周向燃油分布更均匀。来流压力和燃油温度的增加,有利于燃油的雾化和蒸发,但对燃油的分布影响不明显。设计了一体化稳定器下游不同截面的气相、液相燃油分布的试验方法,开展不同来流条件下(V=50~125m/s,T=450~750K,Φ=0.3~0.5)一体化稳定器下游的燃油分布特性试验。试验结果表明,沿轴向液相当量比平均值逐渐减小,气相当量比平均值逐渐增大,总当量比守恒;稳定器周向两侧总当量比较高,随着与稳定器距离的增大,横截面上各点总当量比周向分布趋于均匀。燃油温度为473K时,气相燃油可在稳定器后方90mm分布均匀,较燃油温度为373K时提前30mm。液相试验结果表明,燃油温度为373K时,不同粒径的油珠数量呈正态分布,SMD处于25~40μm范围内的粒子数目最多,稳定器后方60~90mm SMD快速减小;燃油温度为473K时,则是SMD<25μm范围内的粒子数目最多。基于试验结果,分析拟合得到的稳定器后方不同截面SMD经验公式的误差带在?10%范围内。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2018-12-01）
侯发忠,邹北骥,刘召斌,周支元[2]（2017）在《基于灰度分布匹配的多模态脑部MR图像肿瘤分割算法》一文中研究指出针对多模态核磁共振(MR)脑肿瘤图像的分割问题,提出一种基于灰度分布匹配的分割算法。首先,学习图像灰度强度的非参数模型分布来描述当前图像的正常区域;然后,计算肿瘤图像中各区域之间的全局相似性,从中寻找灰度分布与学习模型最匹配的子区域,同时利用平滑操作来避免存在孤立区域;最后,对FLAIR模态图像进行处理,以分离出脑水肿区域,最终获取脑肿瘤区域的准确边界。在多模态脑肿瘤图像数据库Bra TS2012上进行实验,结果表明该算法能够准确且完整地分割出肿瘤区域。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2017年12期）
王学东,谢辉,宋景璟,曹高辉[3]（2014）在《基于链接关系的多模态知识资源生成及其分布研究》一文中研究指出海量网络信息资源极大丰富了知识资源的同时,也带来了资源有效利用与满足知识用户需求的难题。本文基于网页链接关系分析,探讨了多模态知识资源的生成机理,进而分析了基于链接关系聚类的知识资源分布状态,为互联网络知识资源组织与利用提供了依据。(本文来源于《情报科学》期刊2014年06期）
傅大宝,叶肖伟,倪一清,黄启远,姜绍飞[4]（2014）在《基于遗传算法和有限混合分布的应力谱多模态建模》一文中研究指出该文提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的有限混合分布参数估计方法,应用该方法对青马大桥典型焊接节点的应力谱进行多模态建模。首先,采用小波变换消除原始应变监测数据中的温度影响,利用雨流计数法将应变时程曲线转化为日应力谱,考虑到交通荷载(包括汽车荷载和火车荷载)和台风的影响,建立标准日应力谱。然后,采用叁种不同的有限混合分布函数(有限混合正态分布函数、有限混合对数正态分布函数和有限混合威布尔分布函数)以及基于遗传算法的混合参数估计方法对应力幅进行多模态建模,根据赤池信息准则(Akaike’s information criterion,AIC)确定最佳的有限混合模型。最后,采用双变量有限混合分布和基于遗传算法的混合参数估计方法建立了应力幅和平均应力二维随机变量联合概率密度函数。结果表明,该文提出的基于遗传算法的有限混合分布参数估计方法可以有效应用于二维随机变量的概率建模。(本文来源于《工程力学》期刊2014年05期）
刘建伟,李双成,罗雄麟[5]（2010）在《基于抽样的多模态分布聚类算法研究》一文中研究指出针对处理高维海量数据时聚类算法用时太长的问题,提出基于抽样的多模态分布聚类优化算法,该算法随机地抽取少量样本进行循环校正,减少聚类时间,通过大量实验找出算法的最优配置参数,结果证明,该优化算法以11.8%的聚类运行时间得到了88%的聚类准确性,为高时间成本的应用环境提供了最优的聚类方案。(本文来源于《计算机工程》期刊2010年24期）
多模态分布论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对多模态核磁共振(MR)脑肿瘤图像的分割问题,提出一种基于灰度分布匹配的分割算法。首先,学习图像灰度强度的非参数模型分布来描述当前图像的正常区域;然后,计算肿瘤图像中各区域之间的全局相似性,从中寻找灰度分布与学习模型最匹配的子区域,同时利用平滑操作来避免存在孤立区域;最后,对FLAIR模态图像进行处理,以分离出脑水肿区域,最终获取脑肿瘤区域的准确边界。在多模态脑肿瘤图像数据库Bra TS2012上进行实验,结果表明该算法能够准确且完整地分割出肿瘤区域。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多模态分布论文参考文献
[1].翟文辉.多模态燃烧室一体化设计火焰稳定器燃油分布特性研究[D].南京航空航天大学.2018
[2].侯发忠,邹北骥,刘召斌,周支元.基于灰度分布匹配的多模态脑部MR图像肿瘤分割算法[J].计算机应用研究.2017
[3].王学东,谢辉,宋景璟,曹高辉.基于链接关系的多模态知识资源生成及其分布研究[J].情报科学.2014
[4].傅大宝,叶肖伟,倪一清,黄启远,姜绍飞.基于遗传算法和有限混合分布的应力谱多模态建模[J].工程力学.2014
[5].刘建伟,李双成,罗雄麟.基于抽样的多模态分布聚类算法研究[J].计算机工程.2010
标签：TBCC; 多模态燃烧室; 一体化设计火焰稳定器; 燃油分布特性;