李军伟
- 作品数:27 被引量:50H指数:3
- 供职机构:北京航空航天大学更多>>
- 发文基金:国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域:航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 塞式喷管
- 本发明公开了一种塞式喷管,由多个内喷管、塞锥组成,其内喷管为轴对称结构,塞锥设计为“瓦”状曲面,内喷管可分为收敛段、喉部、扩张段,内喷管和塞锥为一体设计。本发明为航空航天发动机上用的“瓦”状结构塞式喷管。本发明的“瓦”状...
- 刘宇王一白覃粒子戴梧叶马彬张国舟王长辉李军伟廖云飞杨文将程显辰
- 文献传递
- 一种计算再生冷却推力室温度场的方法被引量:22
- 2004年
- 为了能够快速而准确地得到再生冷却推力室的温度分布,建立了一种计算再生冷却推力室温度场的方法。首先建立了轴对称推力室的一维冷却模型,并使用换热经验公式,得到了推力室壁面在轴线方向上的温度分布;其次建立了推力室的冷却套二维导热模型,使用数值模拟的方法和一维计算的结果,得到了冷却套的温度场。然后使用这种方法研究了气壁材料、气壁厚度和冷却液流量对推力室再生冷却的影响,获得了比较满意的结果。从计算时间和准确性来说,这种方法能够为推力室的优化设计和性能估算提供参考。
- 李军伟刘宇
- 关键词:液体推进剂火箭发动机推力室温度场计算方法
- 中国商业银行操作风险计量及监管体系研究
- 李军伟
- 关键词:COMMERCIAL
- 一种基于深度光流和形态学方法的运动目标检测方法
- 本发明公开了一种基于深度光流和形态学方法的运动目标检测方法,包括以下步骤:(1)收集视频数据,标注样本视频,并随机分成训练集和测试集,对已经处理好的训练集和测试集在做均值计算,形成训练集均值文件和测试集均值文件,完成对训...
- 张弘张磊李军伟杨一帆
- 文献传递
- 一种基于视觉的分层极限学习机目标识别方法
- 本发明涉及一种基于视觉的分层极限学习机目标识别方法,步骤如下:(1)将图像数据集进行标定,并按照一定比例分为训练集与测集,并处理为统一大小的格式,展开为列向量;(2)设计分层极限学习机网络模型,根据数据集大小,设置特征提...
- 张弘罗昭慧李军伟
- 文献传递
- 结构参数对圆转矩形喷管换热的影响被引量:2
- 2005年
- 为了解结构参数对圆转矩形内喷管再生冷却换热的影响,设计了多个圆转矩形喷管,考虑了三种结构参数:转方位置、出口高宽比和出口圆角大小的影响。采用有限体积法求解三维可压缩的N-S方程对其内部流动和换热进行了数值模拟。湍流模型采用标准的k-ε双方程模型,壁面附近的流动和传热采用壁面函数法处理,速度与压力的耦合采用SIMPLE算法求解。结果表明:在型面一阶导数连续的情况下,转方位置对圆转矩形内喷管的换热影响不大;出口高宽比对圆转矩形内喷管的换热影响较大,出口高宽比不能太小,否则影响内喷管流场和换热;出口圆角大小影响内喷管周向上的温度分布,圆角太小造成周向温度分布不均匀。
- 李军伟覃粒子刘宇
- 关键词:液体火箭发动机数值仿真
- 三维数值模拟再生冷却喷管的换热被引量:13
- 2005年
- 为了解液体火箭发动机喷管再生冷却的换热特点, 采用数值模拟的方法, 对内喷管燃气、壁面和冷却液建立不同的三维控制方程, 进行流动和传热的耦合计算。在计算中, 假定喷管流动为冻结流动, 考虑燃气向壁面的对流换热和辐射换热; 采用二阶迎风格式离散控制方程, 采用DO模型离散求解辐射换热方程, 水蒸气的吸收系数根据Leckner公式计算。计算模型采用缩比热试车发动机, 数值计算结果与实验结果吻合较好, 较准确地模拟出了喷管的壁面热流密度, 得到了喷管燃气和冷却液的流场和温度场, 对高压再生冷却喷管的设计具有指导意义。
- 李军伟刘宇
- 关键词:液体推进剂火箭发动机喷管温度分布
- 一种基于图像显著性和特征先验模型的视频目标检测方法
- 一种基于图像显著性和特征先验模型的视频目标检测方法,根据输入正负样本训练卷积神经网络,作为目标的特征先验模型;提取图像序列中某一图像帧的显著性区域,聚类得到显著性候选框;将显著性候选框输入特征先验模型,预测目标位置,以实...
- 张弘张泽宇李军伟杨一帆
- 塞式喷管底部压强模型
- 2003年
- 为了工程计算的需要,首先分析了已有的底部压强计算模型,找出了影响底部压强的主要因素,即塞锥出口截面的压强、马赫数,塞锥出口倾角和底部二次流流率;然后根据数值计算得到的底部压强和冷流实验测出的底部压强,分别拟合底部压强与塞锥出口压强和马赫数的关系式,底部压强与塞锥倾角的关系式,底部压强与底部二次流流率的关系式,最后把这些关系式几何平均得到了所有这些因素与底部压强的关系式。与实验数据比较,该拟合公式不但很好地反映了底部压强的变化规律,而且能够满足工程估算的需要。
- 李军伟刘宇
- 关键词:火箭发动机塞式喷管
- 一种基于图像显著性和特征先验模型的视频目标检测方法
- 一种基于图像显著性和特征先验模型的视频目标检测方法,根据输入正负样本训练卷积神经网络,作为目标的特征先验模型;提取图像序列中某一图像帧的显著性区域,聚类得到显著性候选框;将显著性候选框输入特征先验模型,预测目标位置,以实...
- 张弘张泽宇李军伟杨一帆
- 文献传递