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, 2022 解析粗糙单元的直接数值模拟(DNS)和大涡模拟(LES)计算量较大。使用壁模型避免要解析粗糙度元素尺度的流动,为模拟粗糙壁湍流提供了一种有效的选择。在这项工作中,我们评估了LES中粗糙壁模型的预测能力,将其结果与解析粗糙度的DNS槽道湍流结果进行比较。观察到粗糙壁模化大涡模拟准确预测了平均流向速度,所得到的雷诺应力也与DNS结果有较好吻合。然而,其预测的分散应力(dispersive stresses)、积分尺度和时空关联与DNS结果存在较大的差异。在外区,粗糙壁模型预测的积分尺度低于DNS的结果 ...
李世隆, 杨晓雷
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, 2022 采用直接数值模拟方法研究了椭球体粗糙元取向对粗糙壁槽道湍流统计量的影响，其中，粗糙元几何采用清晰界面浸没边界方法直接解析。考虑了四种不同粗糙元取向的粗糙壁，包括随机取向、垂直放置、朝下游倾斜45°、朝上游倾斜45°，对于每种取向选取三种不同粗糙元间距。模拟结果显示：粗糙元取向对湍流统计量有显著影响；对于小粗糙元间距（l=2.0r，其中r为椭球体的最短半轴长），“随机取向”粗糙壁的砂粒粗糙度长度（k_s）大于其他粗糙壁；对于大粗糙元间距（l=2.8r、3.5r），“垂直放置”粗糙壁的k_s最大 ...
李世隆 +3 more
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, 2020 粗糙壁湍流广泛存在于自然界和工程应用的诸多领域,对其深入研究具有重要的理论价值和现实意义。针对具有复杂粗糙壁面的槽道湍流,本文采用清晰界面浸入边界方法进行了解析粗糙单元的大涡模拟,对模拟结果进行了深入地分析,并将清晰界面浸入边界方法预测的湍流统计量(包括流向速度和雷诺应力等)与文献中采用体积分数法的预测结果进行了对比,发现本研究预测的粗糙度长度高于文献结果。相比于体积分数法,清晰界面浸入边界方法可以更准确地满足粗糙单元上的边界条件 ...
李世隆 +3 more
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, 2013 采用直接数值模拟方法计算了上壁面光滑,下壁面粗糙的充分发展的槽道湍流。基于光滑壁面的黏性速度和槽道半宽的黏性雷诺数Re=180。粗糙壁面采用在光滑壁上设置横向等间距方形长条的简化模型。运用浸入边界方法来处理这些粗糙单元。为了避免在粗糙单元后形成稳定的涡,采用了粗糙单元间距w与单元高度h之比为7的K型粗糙壁面。通过数值模拟 ...
耿晨晖, 晋国栋, 何国威
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, 2013 采用分子动力学方法系统研究了石墨烯与粗糙表面基底的相互作用。研究发现,石墨烯长度、基底表面粗糙度、石墨烯层数都是直接影响最终黏附界面构型的主要原因。随着表面粗糙度的减小,石墨烯与粗糙基底间的界面形态发生从石墨烯水平搁置于粗糙基底表面,到完全匹配粗糙表面的连续过渡,存在的中间形态为石墨烯部分黏附于粗糙表面。理论分析发现该中间状态主要是石墨烯弯曲能、界面黏附能、及界面摩擦消耗能三者的竞争结果。尤其在石墨烯长度较大的情况 ...
陈浩, 陈少华
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, 2018 在多标记学习中,属性约简是解决多标记数据维数灾难的一个关键技术.针对邻域粗糙集属性约简在计算正域代价较大和多标记数据中标记具有不同的强弱性问题,提出了基于邻域粗糙集的多标记属性约简算法.该算法首先利用样本在整个属性空间下到其异类样本的平均距离与到其同类样本的平均距离的差值对标记进行加权;其次,利用取整函数对样本空间进行划分,提出了一种新的多标记邻域粗糙集快速计算正域的方法;最后,根据前向贪心搜索算法进行属性约简,以获得一组新的属性排序.实验给出了5个多标记数据集在4个评价准则上的对比结果 ...
林国平 +3 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2004 提出了一种基于推广的粗糙集理论直接在不完备信息系统上进行数据挖掘的方法 ,并给出了该方法的算法和实例 .该方法利用粗糙集理论直接对不完备信息系统进行知识约简 ,然后根据获得的约简集建立知识层次树 ,利用规则的支持度阈值s0 和置信度阈值c0 从知识层次树的压缩搜索空间中提取不完备系统的规则集 .该方法保持了原始数据和数据挖掘所获得的知识的真实性 .另外 ,还提出了知识规则的上、下支持度 ,上、下置信度 ,规则粗糙度等概念 ,以便指导用户更好地利用数据挖掘所获得的知识 .
胡旺, 冯伟森, 李志蜀, 韦力凡
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Dianci bileiqi, 2020 分别研究了不同水滴体积和测量时间、喷雾次数及静置时间对聚烯烃材料表面静态接触角和HC分级的影响,并通过使用不同目数的砂纸打磨聚烯烃材料表面,研究表面粗糙度对其憎水性能的影响。结果表明:进行聚烯烃材料的憎水性试验时,采用4μL～8μL的水滴在10 s～40 s内测量其静态接触角较为准确,θs值随时间变化较小,水滴边缘接近圆形。喷雾20次～30次,在30 s内完成HC分级图像的采集较能准确评估聚烯烃材料的HC分级特性。随着表面粗糙度的增大,打磨聚烯烃材料的静态接触角平均值呈现震荡上升的变化趋势 ...
彭静 +6 more
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Gaoya dianqi, 2003 提出了一种基于粗糙集的理论对变压器故障性质和故障部位的综合诊断方法。它既充分利用了油中溶解气体的分析结果,又考虑了一些比较典型的影响因素,如某些电气试验结果和其它试验结果。由于利用了粗糙集理论的决策表约简技术,去除冗余信息,大大压缩了人工神经元网络（ANN）的训练样本,从而有效地提高了ANN的训练速度和诊断的准确率。
俞晓冬, 孙莹, 马铮
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Gaoya dianqi, 2017 为有效克服变压器不完备故障样本数据对故障诊断结果的影响,文中构建了一种基于粗糙集的人工鱼群极限学习机变压器故障诊断方法,该方法首先运用粗糙集对决策表中的16个条件属性进行约简;其次,根据最简规则表对训练样本进行编码,利用已编码的训练样本对极限学习机进行训练,并运用人工鱼群优化方法对极限学习机的权值及阈值进行优化;最后,利用训练好的极限学习机方法对编码好的样本进行故障诊断。该方法将粗糙集在不完整数据方面所具有的优良特性与极限学习机优良的泛化能力有机融合,以有效提高故障诊断精度。经实例对比分析表明 ...
雷帆 +4 more
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