平板近壁面双孔通气气液两相流场的数值模拟研究

基于自编程序发展了一种平板近壁面通气气液两相湍流流动数值模拟方法,并对近壁面双孔通气气液两相流场进行了数值模拟分析。研究结果表明：建立的数值计算方法摆脱了对传统 RANS 湍流模型的依赖, 可以较好地捕捉气液界面的失稳现象,模拟结果与实验结果吻合较好。平板近壁面双孔通气气泡的掺混融合过程可以分为 3 个流动阶段：独立稳定发展阶段、初步掺混融合阶段以及充分融合阶段。流场中气泡的发展演化与旋涡结构相关,剪切层涡和反向旋转涡对在其掺混融合过程中起着主要作用。     

一种通用的跨模态遥感信息关联学习方法

针对“异质鸿沟”问题导致的不同模态遥感信息间相似性难以度量的问题,构建并公开了一个包含4种模态信息的跨模态遥感数据集,并基于不同模态信息间潜在的语义一致性,提出了一种通用的跨模态遥感信息关联学习方法。利用深度神经网络的表征能力,分别对图像类信息和序列类信息设计各模态信息的特征学习网络,实现对不同模态高层语义信息的准确表示;设计了一个新的关联学习损失函数对模态内的语义一致性和模态间的互补性进行限制,利用知识蒸馏的思想,以先融合后迁移各模态间信息的方式增强模态间的语义相关性。在构建的数据集上进行实验,结果表明,所提方法平均精度均值达到70%,超过基准方法。