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公开(公告)号：CN114509203A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210418838.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
Abstract: 本发明适用于风洞技术领域，提供了一种试验模型表面PSP测量压力的融合方法，包括如下步骤：步骤S10：获取试验模型的二维压力图和三维模型；步骤S20：将所述二维压力图映射至三维模型上。形成压力三维模型；步骤S30：根据映射结果，采用平滑的加权融合算法，计算压力三维模型表面的压力值。本申请中将具有压力值的二维压力图中的每个标记点的压力值映射至三维模型上，克服了现有技术中不同视角下的二维图难以融合的难点和缺点，将图的融合转换成了数值的融合，操作方法简单，获得的压力值精确度高。
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公开(公告)号：CN113643371A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111193398.1
申请日：2021-10-13
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
Abstract: 本发明适用于风洞试验技术领域，提供了一种飞行器模型表面标记点的定位方法，包括步骤：采集飞行器模型的图像，所述图像包括飞行器模型的无风参考图像和有风工作图像，所述飞行器模型表面喷涂有压敏漆，并在飞行器模型表面沿边缘轮廓布置多个标记点，多个所述标记点形成一圈；采用增强阈值分割法对采集到的图像中的标记点的位置进行粗定位，获得标记点的粗位置；根据标记点的粗位置，采用加权阈值的方法对标记点的位置进行精确定位，获得标记点的精确位置。通过本发明的方法可以获得飞行器模型表面标记点的精确坐标，定位准确度高，有助于飞行器模型表面标记点的精确匹配和受力情况的准确分析。
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公开(公告)号：CN112629813A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110263899.6
申请日：2021-03-11
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
Abstract: 本发明涉及风洞气动力试验计量技术领域，具体涉及风洞天平的校准，尤其涉及一种风洞天平载荷校准加载头，包括本体，本体上设置有若干水平加载机构和纵向加载机构，所述的水平加载机构和纵向加载机构包括分别用于施加水平力和纵向力的水平连接部和纵向连接部，所述的若干水平连接部用于提供水平x、y的四个方向的校准载荷，所述的若干纵向连接部用于提供纵向z的两个方向的校准载荷。本发明对加载头的结构进行优化，通过设置多个水平加载机构和纵向加载机构对风洞天平多个维度上的受力进行模拟，使风洞天平的校准更为准确；同时本体的结构在满足刚度需求的同时，大大减少了自身的重量，进一步提高了风洞天平的校准水平。
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公开(公告)号：CN111478927A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010509622.2
申请日：2020-06-08
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种主设备和从设备通讯控制命令的逆向方法。该逆向方法采用通讯代理机，通讯代理机具有LAN和串行通讯接口连接能力，能够实现主从方式的通讯功能。通讯代理机由具有RS-485和以太网通讯的windows计算机、通讯代理软件组成，实现主设备代理同从设备通讯、从设备代理同主设备通讯的交叉互联通讯。通讯代理软件由以太网主从设备代理模块和串行主从代理模块组成，软件实现同主从设备的通讯接收和发送功能。在逆向过程中，代理从设备接收主设备发送的命令，代理主设备接收从设备发送的数据，通过不断利用代理机循环迭代对主从设备执行过程的通讯解析，得到主从设备之间的通讯命令和数据，从而实现主从设备通讯控制命令和数据的逆向。
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公开(公告)号：CN110987360A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911355427.2
申请日：2019-12-25
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
IPC: G01M9/06
Abstract: 本发明涉及飞行器表面测压技术领域，公开了一种用于PSP动态校准装置激波管测试系统，包括设置于激波管上的测压系统、测速系统和测温系统，测压系统包括分别设置于驱动段和低压段内壁的压力传感器一，测速系统包括沿低压段长度方向依次设置的至少两个压力传感器二，测温系统包括设置于低压段内壁的温度传感器，压力传感器一、压力传感器二以及温度传感器的信号输出端均连接至数据采集系统，数据采集系统与计算机通讯连接。本发明通过压力传感器一测量激波管内压力，利用温度传感器测量低压段预充气体温度；采用至少两个压力传感器二测量激波通过任意两只压力传感器二的时间，实现激波管内激波速度的在线测量，测量准确度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108663542B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201810462857.3
申请日：2018-05-15
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
IPC: G01P21/02
Abstract: 本发明公开了一种高精度PIV基准速度场装置，包括基座和设置在基座上的电机和镗头，所述镗头上安装有高速旋转的刀柄，刀柄一端连接转盘，所述转盘内为空腔结构，设置有加强筋，所述加强筋之间设置有填充物，所述转盘的外表面设置有用于测试的示踪粒子;本发明可有效对PIV设备引入的误差进行试验评估，可以作为PIV试验之前进行测量系统地面调试的手段，为PIV试验数据的可靠性分析提供依据；本发明可为PIV算法研究提供一个标准的试验平台，测试不同的算法的准度、精度、可靠性等参数，进行比较。
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公开(公告)号：CN107764702A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710907092.5
申请日：2017-09-29
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
CPC classification number: G01N15/0272 , G01M9/00
Abstract: 本发明公开了一种示踪粒子筛选装置，包括离心风机、混气管道和分离筛选仓；分离筛选仓包括：筒壁，顶盖，底盖，设于筒壁底部的混合气体输入口，设于顶盖上的示踪粒子输出口，以及设于底盖上的液体回收口；分离筛选仓的混合气体输入口通过混气管道与离心风机的输出端连通，且混气管道与分离筛选仓的筒壁相切；混气管道上设有示踪剂蒸汽输入口。本发明示踪粒子筛选装置，其能对液滴形态的示踪粒子进行筛选，将大液滴粒子拦截掉，输出大小均匀一致的小液滴粒子，排除不同大小粒子对检测图像的干扰，保证流场的均匀与稳定性，提高计算结果的准确度，还可避免大液滴在相机镜头、激光出口处冷凝。
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公开(公告)号：CN119163805A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411664048.2
申请日：2024-11-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
IPC: F16K37/00 , G06F30/17 , G06F30/28 , G06F119/04
Abstract: 本申请涉及一种压力扫描阀状态监测方法、装置以及设备，涉及压力扫描阀设备维护技术领域，通过先进的传感器技术、数据采集和处理技术，实现对压力扫描阀的实时监测和自动诊断。方法包括：调用压力扫描阀在预设时间段内的工作数据；所述工作数据是所述压力扫描阀中每个检测通道针对具有连接关系的待测位置每隔单位时间步长采集的压力值；计算每个检测通道对应的多个压力值的分布趋势；当任一特定通道的分布趋势与当前流体随时间的变化趋势不相符时，确定所述特定通道为异常通道。
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公开(公告)号：CN118350292B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410781189.6
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F113/28 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种翼型流场预测网络训练方法、网络、预测方法及介质，获取多个翼型样本，并计算在不同攻角、雷诺数和马赫数下的流场数据，将包含流场数据的翼型样本作为真实流场图像；将真实流场图像对应的真实流场预测结果作为标签得到训练样本。提取训练样本流场点云中点的坐标，基于翼型点的坐标得到第一特征图，对流场点云中点的坐标及对应的马赫数、雷诺数和攻角得到第二特征图；获取包含马赫数、雷诺数和攻角的第三特征图，包含流场点云中所有点的坐标的第四特征图；基于图神经网络，得到预测的流场结果。基于预测的流场结果、真实流场预测结果和损失函数进行迭代训练得到翼型流场预测网络。同时提高了翼型流场预测的准确性和物理可解释性。
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公开(公告)号：CN118350292A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410781189.6
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F113/28 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种翼型流场预测网络训练方法、网络、预测方法及介质，获取多个翼型样本，并计算在不同攻角、雷诺数和马赫数下的流场数据，将包含流场数据的翼型样本作为真实流场图像；将真实流场图像对应的真实流场预测结果作为标签得到训练样本。提取训练样本流场点云中点的坐标，基于翼型点的坐标得到第一特征图，对流场点云中点的坐标及对应的马赫数、雷诺数和攻角得到第二特征图；获取包含马赫数、雷诺数和攻角的第三特征图，包含流场点云中所有点的坐标的第四特征图；基于图神经网络，得到预测的流场结果。基于预测的流场结果、真实流场预测结果和损失函数进行迭代训练得到翼型流场预测网络。同时提高了翼型流场预测的准确性和物理可解释性。
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