System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和長度必須引用該字符串內的位置。 參數名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind()
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數字模擬,具體涉及一種基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法。
技術介紹
1、機翼結冰是航空領域中一個嚴重的問題,對飛行安全產生嚴重威脅。新結冰適航條例明確要求開展sld結冰風洞試驗,然而,由于結冰風洞尺寸和模擬能力的限制,很多試驗條件無法模擬真實的復雜結冰環境,影響試驗取證的進行。為了獲得和原始尺寸幾何相似的冰型,需要對試驗條件進行相似轉換,利用現有常規的結冰風洞試驗條件構造出與復雜結冰環境(如sld、高風速、低溫度等)中相似的冰形。
2、結冰相似轉換是高維且具有非線性的,并且結冰條件越復雜,涉及到的物理過程也就越多,需要考慮的因素也就越多,并且會有多個參數的耦合等復雜的限制。傳統相似轉換方法是非常依賴于物理學方程的,對結冰機理的研究不夠透徹限制了相似轉換技術的發展。現有的相似轉換方法對簡單結冰條件的轉換已經成熟,但是對于復雜結冰目前還在研究階段,預測效果不好。
技術實現思路
1、針對現有技術中的上述不足,本專利技術提供的基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法解決了解決現有復雜結冰相似性轉換預測效果不好的問題。
2、為了達到上述專利技術目的,本專利技術采用的技術方案為:
3、提供一種基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法,其包括步驟:
4、s1、獲取飛機結冰圖像,構建一個與飛機結冰圖像中冰面積相等的等效半橢圓,并采用邊緣檢測得到冰面積的實際輪廓長度;
5、s2、根據實際輪廓長度,計算飛機結冰圖像中冰面
6、
7、其中,為復雜度ⅰ;為等效半橢圓長度;為實際輪廓長度;為取絕對值符號;
8、s3、搜索冰形數據庫中結冰圖像的復雜度ⅱ,篩選出復雜度ⅰ與復雜度ⅱ之間差異的絕對值小于預設閾值的復雜度ⅱ對應的結冰圖像;
9、s4、計算飛機結冰圖像與篩選的結冰圖像的相似度,選取相似度最高的結冰圖像,并將其結冰條件作為飛機結冰圖像風洞試驗相似度轉換的結冰條件。
10、進一步地,計算等效半橢圓長度的表達式為:
11、
12、,,
13、其中, s為冰面積, x為冰形圖像中最右側上冰極點與下冰極點間的距離的一半; y為橢圓的半軸計算值; a為橢圓的長半軸; b為橢圓的短半軸。
14、進一步地,計算相似度的表達式為:
15、
16、其中,為相似度;為結冰圖像的整體面積,為機翼部分面積; q為結冰圖像和飛機結冰圖像相同的面積。
17、進一步地,所述冰形數據庫的構建方法包括:
18、s31、獲取結冰條件包括的多個參數,并確定每個參數的空間范圍和步長,根據每個參數的步長,在其空間范圍內生成若干取值;
19、s32、根據所有參數的若干取值,對所有參數進行隨機組合,形成若干組所有可能的結冰條件;
20、s33、將若干組結冰條件和機翼的原始圖像輸入已訓練的結冰冰形預測模型fsrn,預測得到若干飛機的結冰圖像;
21、s34、每張結冰圖像均構建一個與其冰形面積相等的等效半橢圓,采用邊緣檢測得到每張結冰圖像的冰形面積的實際輪廓長度,并計算每張結冰圖像的復雜度;
22、s35、采用所有結冰圖像與其對應的復雜度和結冰條件構成冰形數據庫。
23、進一步地,所述結冰冰形預測模型fsrn包括四部分,分別為依次連接的低分辨率生成網絡、殘差結構添加翼型圖像、超分辨網絡和融合模塊。
24、進一步地,多個參數為飛行高度、飛行速度、飛行攻角、平均水滴直徑、液態水含量、環境溫度和結冰時間。
25、與現有技術相比,本專利技術的有益效果為:
26、1、本方案的結冰條件通過結冰冰形預測模型fsrn生成數據庫,根據冰形復雜度、相似度篩選得到結冰相似性轉換結果,采用該種方式得到的冰形相似度可達95%以上。
27、2、采用本方案的方式進行相似度轉換時的結冰條件獲取,可以適當地降低像素相似度,實現外形相似但高度、張角等在一定范圍內變化的廣義相似轉換,擴大了搜索空間,方法靈活。本方案這種方式無需數學和物理知識即可完成復雜的工程需求,可操作性強,促進適航取證。
28、3、本方案通結冰圖像中冰形復雜度進行結冰條件的搜索,能夠轉換更高不確定性和復雜性的冰形,現有的方法都是使冰形盡可能的相似,不能完成這樣的工程需求。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法,其特征在于,包括步驟:
2.根據權利要求1所述的基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法,其特征在于,計算等效半橢圓長度的表達式為:
3.根據權利要求1所述的基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法,其特征在于,計算相似度的表達式為:
4.根據權利要求1-3任一所述的基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法,其特征在于,所述冰形數據庫的構建方法包括:
5.根據權利要求4所述的基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法,其特征在于,所述結冰冰形預測模型FSRN包括四部分,分別為依次連接的低分辨率生成網絡、殘差結構添加翼型圖像、超分辨網絡和融合模塊。
6.根據權利要求4所述的基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法,其特征在于,多個參數為飛行高度、飛行速度、飛行攻角、平均水滴直徑、液態水含量、環境溫度和結冰時間。
【技術特征摘要】
1.基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法,其特征在于,包括步驟:
2.根據權利要求1所述的基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法,其特征在于,計算等效半橢圓長度的表達式為:
3.根據權利要求1所述的基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法,其特征在于,計算相似度的表達式為:
4.根據權利要求1-3任一所述的基于冰形復雜度的結冰風洞試驗相似轉換方法,其特征在于,所述冰形...
【專利技術屬性】
技術研發人員:張斌,陳迎春,劉洪,韓志熔,張美紅,
申請(專利權)人:上海交通大學四川研究院,
類型:發明
國別省市:
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。