基于粒子图像测速的离心泵叶轮内流动分离测试与分析

离心泵在小流量工况下运行极易产生流动分离,严重影响泵的运行稳定性。为了揭示离心泵小流量工况下叶轮内流动分离的变化规律,对一比转数为73的离心泵小流量工况下叶轮内部流动进行了PIV测试和分析,并以流动偏移角和回流强度为参数对测试结果做了量化分析。不同工况的测试结果表明,0.6Qd工况下叶轮内开始出现流动分离,到0.2Qd工况下流动分离已发展充分;随着流量的降低分离泡向流道中部和出口方向移动发展。0.2Qd工况下不同相位的试验结果显示叶轮流道接近隔舌时会出现分离泡,经过隔舌后分离泡迅速发展,远离隔舌后分离泡逐渐消失。流动偏移角的量化分析能够准确反映出叶轮流道内分离泡的数目;回流强度的量化分析表明叶片旋转过隔舌135°后,动静干涉对流动分离的作用明显减弱。     

基于Fast R-CNN网络的雾霾天人车防碰撞研究

由于雾霾天气对车辆视线的干扰，容易导致交通事故的发生。基于Fast R-CNN网络的雾霾天人车防碰撞系统，提出了一种基于深度学习的防碰撞方法。首先，采用深度学习算法对人车进行实时目标检测，以便及时发现前方车辆和障碍物。其次，对检测到的障碍物进行分类和跟踪，以便对其进行有效避让。最后，通过实验验证了提出的方法在雾霾天气下的有效性和可行性。实验结果表明，该方法可以有效提高人车在雾霾天气下的行驶安全性和稳定性，避免碰撞事故的发生。