郭明明
- 作品数：10 被引量：18H指数：2
- 供职机构：西南科技大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省科技计划项目更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术机械工程理学更多>>
- 改进差分进化算法优化的机器人时间最优轨迹规划算法被引量：12
- 2018年
- 协作型工业机器人在执行焊接、装配任务时,因关节状态无法达到最大约束而影响效率。在确保"人-机-环"安全的前提下,为最大限度地提高机器人的操作速度与响应时间,提出了一种改进差分进化(DE)算法优化的协作型机器人轨迹规划算法。采用蒙特卡洛算法获得机器人的操作空间,并采用广义动量方法进行碰撞检测。同时,以机器人在执行任务过程中运行时间最小为目标,兼顾满足运动学约束、动力学约束和负载约束,以保证机器人在运行过程中的平稳性。利用改进DE的全局寻优能力调整运动参数,进行关节空间的轨迹规划。在UR5机器人的平台进行仿真验证,仿真结果验证了算法的有效性、可行性。
- 郭明明刘满禄张华王姮霍建文朱晓明
- 关键词：改进差分进化算法碰撞检测
- 基于深度神经网络的超声速隔离段湍流涡黏性系数辨识
- 2023年
- 雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程由于计算成本较低,当前仍然在工程设计领域广泛应用。为了进一步提升计算精度和减少时间,应用深度神经网络(deep neural networks,DNN)方法自适应辨识稳态湍流涡黏性系数。以隔离段的激波串前缘位置检测流场生成为例,使用Wilcox-2006k-ω湍流模型进行模拟。在不同的背压情况下,产生稳定状态的湍流涡黏性流场作为模型学习的训练数据集。最后在不同背压条件下开展了测试。结果表明:提出的DNN方法能够快速预测湍流涡黏性系数的值,预测值与计算流体力学数值模拟计算的参数值相比,方均根误差较小,可决系数大于99%,预测的流场结果与真实流场基本一致,进一步验证了深度学习技术在湍流模型参数辨识的可行性。
- 杨茂桃梁爽易淼荣田野郭明明乐嘉陵张华
- 关键词：湍流模型参数辨识
- 基于云计算的移动视频报警系统研究
- 2014年
- 随着视频解码与通信技术的不断发展,利用智能手机进行实时查看摄像头的信息成为了可能。本设计是一套基于云计算的移动视频报警系统,可以很好的起到安防的效果。该设计介绍了该系统的硬件平台和体系结构,重点论述了设计中所需要的关键技术,并且系统地研究了如何构造一个海量的云存储服务器平台,实现对手持终端上的视频流的云存储与实时监控,最后经过测试,验证了设计的有效性。
- 郭明明严欢李婷婷杨升龙田新学
- 关键词：移动视频监控安防无线网络云计算报警
- 卷积神经网络在流场重构研究中的进展被引量：5
- 2022年
- 近年来,随着深度学习在图像处理、语音识别、自动驾驶、自然语言处理等领域迅速发展,该技术也被越来越广泛地应用于处理具有复杂非线性、高维度、大数据量等特点的流体力学方向.传统的方法无法有效地处理这些庞大的数据,深度学习因其具有强大的函数拟合能力,可以从大量的数据中挖掘有用的信息.当前,流体力学深度学习技术有了初步的一些研究成果,在流动信息特征提取、多源数据信息融合及流场的智能重构等方面具有重要的工程价值,其应用潜力逐渐得到证实.如何利用地面风洞试验、数值模拟及飞行试验获取的数据进行深入挖掘,快速智能感知及重构流场,可为主动流动控制提供重要指导.本文主要从深度学习不同类型的网络结构出发探讨了卷积神经网络在流场重构中的研究进展,文章首先介绍卷积神经网络的一些基本概念以及基本网络结构,之后简要介绍流场超分辨率重构网络、端到端的映射网络、长短期记忆网络的基本结构与理论,并详细归纳出他们的改进形式在流场重构领域的一系列研究进展与成果,最后对文章做出总结并探讨了流场重构深度学习技术所面临的挑战与展望.
- 陈皓郭明明田野陈尔达田野乐嘉陵李林静
- 关键词：卷积神经网络超分辨率
- 超燃冲压发动机燃烧室流场超分辨率重建
- 2024年
- 超声速燃烧室受限空间内复杂流场波系结构的获取受到光学测量装置精度的制约。为提升流场时空分辨率特征,本文应用中国空气动力研究与发展中心地面脉冲燃烧风洞获取的试验数据,在发动机入口马赫数2.5的条件下,构建了6种不同当量比下基于压力数据重构的燃烧室流场低分辨率图像数据集,研究了三种提高图像分辨率的方法来提升超燃冲压发动机燃烧室流场重构图像的分辨率。结果表明,本文所提出的流场超分辨率稠密网络(Flow-field Super-Resolution Dense Network,FSRDN)、流场超分辨率生成对抗网络(Flow-field Super-Resolution Generative Adversarial Network,FSRGAN)、传统的双三次插值法(Bicubic interpolation,Bicubic)对流场图像分辨率都提高了4^(2)倍。FSRDN网络所得流场图像结果的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、相关性系数(Correlation coefficient,CORR)、感知指数(Perceptual Index,PI)指标均优于双三次插值法,但实际图像存在过于平滑的现象。FSRGAN网络所得流场结果消除了图像平滑现象,使流场图像的细节更加丰富,大幅度优化了PI指标,对燃烧室内的剪切层、斜激波、分离激波等主要波系结构的清晰度有了极大的增强作用。
- 陈皓郭明明田野乐嘉陵田野岳茂雄
- 关键词：超燃冲压发动机燃烧室双三次插值超分辨率
- 基于POD-PCE-Kriging模型的航空发动机高维多目标优化
- 2023年
- 针对于传统的航空发动机燃烧室设计过程计算周期长,加工和试验成本高,制约发动机设计周期的问题,基于航空发动机燃烧室模型,结合POD-PCE-Kriging(本征正交分解-多项式混沌展开-Kriging)模型和粒子群优化(PSO)算法开展了燃烧性能代理模型的构建和多目标优化设计。通过试验,应用POD-PCE-Kriging模型预测结果与一维程序计算结果进行对比分析,针对于燃烧效率和总压损失预测值的方均根误差分别为0.006 3%和0.122 7%。对设计变量参数开展寻优,并对获取的Pareto最优解集进行了分析,为满足性能指标的先进航空发动机燃烧室设计提供了物理见解,可以快速准确获得满足最优性能的设计参数,缩短航空发动机的研制周期。
- 马跃郭明明孙博伦田野宋文艳田野
- 关键词：多目标优化
- 基于“分段-组合”残差神经网络的超声速氢气零维点火计算方法
- 2023年
- 受限于发动机燃烧数值模拟需要长时间超级计算机运行的问题,发展了一种基于“分段-组合”残差神经网络的氢气零维点火计算方法。以氢气零维点火算例为基础,基于自主研发的高超声速内外流耦合数值模拟软件AHL3D构建数据集。数据集中输入变量为超声速工况下的温度、压强及8种组分质量分数的初始状态值,输出变量为3000个时刻点的温度、压强及8种组分质量分数状态值。构建了一种“分段”训练、“组合”预测的残差神经网络框架。算法首先将高维输入数据进行降维训练,再将“分段”模型预测后的参数冻结形成“组合”模型。与氢燃料直接计算相比,实验结果表明“分段-组合”残差神经网络可显著提升计算效率,对于11组分29反应的反应动力学模型可获得9.13倍的计算加速比,均方根误差降到了7.85×10^(-5),氢燃料参数的预测精度都高于98%,计算效率及精度优于现有的神经网络燃烧计算方法。
- 陈尔达宋昊宇郭明明田野乐嘉陵田野
- 超燃冲压发动机燃烧流场纹影图像无监督分割方法
- 2022年
- 超燃冲压发动机燃烧室流场纹影图像常存在大量噪声信号,如何高效、准确提取燃烧流场图像的主要波系结构成为当前亟需探索的问题。以超燃冲压发动机燃烧室内冷流到氢燃料点火阶段流场为研究对象,基于深度神经网络方法,发展一种燃烧室内流场的关键波系结构快速识别方法。采用基于图论的超像素分割方法对纹影图像进行聚类分割,为语义信息明显相同区域分配伪标签;设计了一种全卷积特征提取神经网络,并使用残差结构对各个通道进行加权,提取纹影图像高级语义特征;使用交叉熵目标函数优化网络模型,并通过阈值滤波操作去除噪声像素点,提升语义分割效果。结果表明:与K-means及自适应高斯阈值方法相比,本文提出方法在准确率、召回率、F1分数和交并比指标性能明显是最优的,能够准确完成燃烧流场纹影图像语义分割任务,可以更加清晰地反应流场内的主要波系和剪切层结构。
- 赵国川李林静田野陈皓郭明明郭明明张华钟富宇
- 关键词：超燃冲压发动机无监督学习
- 物联网专业实践教学模式综述被引量：1
- 2015年
- 近年来,物联网技术迅速发展,市场人才需求正呈现爆发式增长。在不久的将来,物联网必将会带动通信行业的又一次革命浪潮。由于物联网专业为高校新办专业,有关教学设置和教学模式都还在摸索当中。为了尽快满足教学需求,各高校必须结合自身特点,努力建设物联网相关课程以及相关专业实验室。本文在探讨物联网专业实践教学课程体系的同时,研究了其实践教学的教学模式,分析了它们各自的特点,并给出了一些建议。
- 陈春梅郭明明
- 关键词：物联网专业实践教学教学模式
- 乙烯燃料超燃燃烧室流动特性与燃烧稳定性研究
- 2022年
- 在低飞行马赫数条件下,乙烯燃料超燃冲压发动机为实现成功点火及稳定燃烧,常使用先锋氢引燃乙烯,本文通过试验研究了多种喷注方案下的超燃燃烧室流动特性、火焰传播特性及燃烧稳定性,喷注方案包括单先锋氢、单乙烯和组合喷注方式.超燃燃烧室入口马赫数为2.0,总温为953 K,总压为0.82 MPa.多种非接触光学测量手段被应用于超燃冲压发动机流场结构和火焰传播规律的诊断,包括纹影、CH自发光照相和OH-PLIF,并使用10 kHz的压力传感器来采集燃烧室上壁面中线处压力.结果表明:在无燃料喷注情况下,发动机内流场会以约450 Hz的主频振荡;在有燃料喷注情况下,凹腔上游喷注方式会抑制振荡,而凹腔台阶下游喷注方式对流场振荡影响较小.OH-PLIF图像结果表明:先锋火焰是不稳定的,当先锋氢在凹腔上游喷注时,先锋火焰主要集中于凹腔中后部,OH基在凹腔中部重复地集聚与扩散;当先锋氢在凹腔台阶下游喷注时,先锋火焰呈破碎状分布于剪切层内,且凹腔后斜坡处无燃烧.燃料组合喷注时,燃烧也是不稳定的.先锋氢关闭后,火焰从凹腔中部后移至凹腔后斜坡处,且火焰形态稳定,组合喷注时的燃烧不稳定现象源于先锋氢燃烧的不稳定性.
- 时文田野郭明明郭明明张辰琳钟富宇乐嘉陵
- 关键词：燃烧稳定性
