基于化学反应的高超声速弹丸头部气动热预测

为了准确预测高超声速弹丸表面的气动热问题,在考虑热化学反应的情况下,基于SST k-ω、表面反应和二维非稳态热传导方程,建立了高速流场与弹丸结构紧密耦合的传热模型,并以某外形高超声速弹丸为研究对象,采用数值模拟方法,在不同飞行高度、不同飞行马赫数等条件下对比计算了有、无考虑化学反应时弹丸表面的气动热分布情况。计算结果表明,考虑化学反应对弹丸表面的热流密度有较大影响,弹体表面温度及其驻点处温度均有明显提高;在飞行马赫数为5.5,飞行时间为1.5 s的情况下,随着飞行高度的增加,弹丸驻点处及弹身表面的温度会降低,但各高度上弹丸驻点处的温度在考虑化学反应较未考虑化学反应时高约200 K;随着来流马赫数的增加,化学反应产生的热量越多,弹体表面及驻点处的温度增加越大。研究结果对高超声速弹丸的气动热预测与热防护具有一定的参考。

融合图像修复的遮挡目标检测算法

针对目标检测过程中存在遮挡导致的漏检和误检问题,提出一种融合图像修复模块的军事目标检测算法,通过深度学习实现军事目标的自动识别,再结合图像修复对遮挡目标实现图像增强。对于目标检测模块,在YOLOv4的基础上添加了卷积注意力机制,来增强对目标识别的敏感程度以及网络的特征提取能力;并且采用交叉迭代批量标准层,提高模型的训练效率。图像修复模块是基于生成对抗网络设计的一种双生成器模型,考虑到目标图像轮廓的完整性对图像的修复和目标的检测都有一定的影响,增加了一个边缘生成网络,图像修复模块旨在还原目标被遮挡的部位。模拟结果表明,融合了图像修复模块的目标检测算法对遮挡目标的检测精度达到了79.63%,较好地解决了遮挡情况下的漏检和误检问题。