吴琳
- 作品数:15 被引量:35H指数:5
- 供职机构:北京航空航天大学更多>>
- 发文基金:国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:理学航空宇航科学技术自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 高超声速湍流流场高折射率梯度区域气动光学畸变仿真研究被引量:11
- 2009年
- 基于折射率界面厚度的描述建立了一种高折射率梯度门限的数学模型,在此梯度门限下,研究了高超声速流场中高折射率梯度区域的气动光学传输效应。提出了一种用折射率梯度的调和平均值描述高折射率梯度门限的方法。采用高超声速流场的计算流体力学结果作为分析折射率梯度和进行气动光学传输仿真的源数据,忽略绝对值低于该门限的梯度值重构折射率场,并采用变折射率介质中光线追迹算法仿真其气动光学传输畸变。不同流场状况、不同位置截面的仿真结果表明,采用本门限,重构折射率场和原折射率场的相关性达0.9以上,仿真光程差均方根的相对误差不超过±5%,验证了该高折射率梯度门限模型的有效性和适用性,同时从数值角度证实了高超声速湍流流场中高折射率梯度区域是气动光学传输畸变的主要成因。
- 吴琳房建成杨照华
- 关键词:大气光学湍流
- 基于小波变换和共生矩阵的涡结构识别被引量:1
- 2007年
- 提出一种新的涡结构识别方法。把折射率场经小波变换后的系数矩阵等效为具有一定纹理结构的图像,计算其共生矩阵及其统计量,以此进行涡结构识别。与小波分解后直接提取特征量的识别方法相比,该方法从空、频角度更加准确全面地表征湍流涡结构模式。计算机仿真结果证明了该方法的有效,为基于涡结构的光学传输精确建模奠定了基础。
- 杨照华房建成吴琳
- 关键词:气动光学涡结构小波变换共生矩阵
- 高阶奇异值分解在气动光学效应分析中的应用被引量:7
- 2010年
- 提出将湍流三维密度场数据用张量表示,利用高阶奇异值分解得到的较大奇异值及对应特征向量对其进行降秩处理,获得湍流密度场的最佳近似,从而实现了对三维湍流密度场空间大尺度相干结构的提取。降秩近似后的结果保留了原始流场的主要信息,对气动光学效应的仿真结果表明,重构流场能够较好地反映原始流场对光传输的影响。
- 许东刘浩伟吴琳安永泉
- 关键词:气动光学湍流
- 面向排爆机器人应急处置作业的更换工具库及其工作方法
- 本发明公开了一种面向排爆机器人应急处置作业的更换工具库及其工作方法,所述更换工具库包括排爆机器人本体、快换接头和移动工具库,快换接头包括机械臂端接头和工具端接头,移动工具库包括车架、回转工具架、回转电机、备用工具和传感器...
- 陶永邹遇高赫任帆吴琳施福明陈超勇江山
- 文献传递
- 一种基于小波变换和支持向量机的涡结构识别方法
- 本发明涉及一种基于支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)的涡结构识别方法,在特征提取方面,提取折射率场数据经小波变换后系数矩阵的统计量作为涡结构特征量,与传统的直接利用小波变换后系数矩阵相比,剔出...
- 杨照华房建成吴琳冯浩楠
- 文献传递
- 本征正交分解在气动光学畸变仿真中的分析与应用被引量:6
- 2007年
- 通过本征正交分解研究湍流流场相干结构和所造成的气动光学畸变间的关系.以高速导弹红外窗口绕流流场的计算流体力学结果为源数据,通过奇异值分解实现流场折射率场的本征正交分解.比较折射率场的低阶奇异值和源数据产生的气动光学畸变参数光程差,二者有很好的吻合性.由此提出一种采用折射率场的奇异值直接仿真光程差的简易算法.仿真表明只利用二维折射率场的第一阶奇异值即能描述畸变波前的特性,其光程差的相对误差不超过±2%,验证了湍流中的相干结构造成了大部分的气动光学畸变.
- 吴琳房建成杨照华
- 关键词:气动光学相干结构奇异值分解
- 模块化移动机器人控制系统设计及功耗分析
- 吴琳
- 关键词:移动机器人模块化功耗分析
- 基于涡结构的气动光学传输效应研究
- 湍流是具有多尺度特征的一种涡结构运动,而且大尺度涡结构是造成气动光学传输效应的主要原因。提出基于折射率场分别对不同尺度的涡结构进行光学传输特性建模。把湍流密度场转换为的折射率场等效为具有丰富纹理信息的灰度图像,进而对其进...
- 房建成杨照华吴琳
- 关键词:气动光学小波涡结构
- 基于涡结构的气动光学传输效应研究
- 湍流是具有多尺度特征的一种涡结构运动,而且大尺度涡结构是造成气动光学传输效应的主要原因.提出基于折射率场分别对不同尺度的涡结构进行光学传输特性建模.把湍流密度场转换为的折射率场等效为具有丰富纹理信息的灰度图像,进而对其进...
- 房建成杨照华吴琳
- 关键词:气动光学湍流
- 文献传递
- 基于模糊神经网络的涡结构识别方法研究
- 2006年
- 研究气动光学传输效应产生的机理是红外成像末制导的共性基础技术之一,基于涡结构对光学传输效应进行建模是一种非常有效的方法,而涡结构的识别是其必要前提。文中提出一种新的涡结构识别方法,把折射率场经小波变换后的系数矩阵等效为具有一定纹理结构的图像,计算图像的共生矩阵及其统计量,由于涡结构模式复杂,特征量较多,设计了等价结构的模糊神经网络进行涡结构识别。与小波分解后直接提取特征量的识别方法相比,本文的方法从空、频角度更加准确全面地表征湍流涡结构模式,计算机仿真结果表明该方法优于神经网络的识别效率。
- 杨照华房建成吴琳
- 关键词:气动光学涡结构小波变换共生矩阵模糊神经网络