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1.
为获取液罐车作转向行驶时罐内液体质心变化特性,以常见的圆形、椭圆形、多段弧形和方形四种截面形状罐体为研究对象,将液罐车转向行驶时罐内液体视为准静态变化过程,利用均质平面质心计算原理,构建了不同工况条件下的液体质心计算模型,采用MATLAB数值仿真方法,得到了质心坐标及质心轨迹图像,对比分析了不同截面形状罐体的图像规律及车辆侧向稳定特性,研究结论可为液罐车设计及行驶稳定性研究提供依据。  相似文献   
2.
圆合成孔径声呐多点定位运动补偿   总被引:2,自引:0,他引:2  
曾赛  范威  杜选民  周胜增 《声学学报》2021,46(6):1070-1080
圆合成孔径声呐(CSAS)的成像性能受平台运动误差影响而下降,利用单侧回波可估计CSAS基阵的斜距误差,但单侧回波在小测绘带时无法估计升沉误差,针对此问题,提出了一种利用单侧回波信号的声呐平台三维运动估计和补偿方法。首先,对CSAS在不同观测角度的目标回波取极大值获得目标回波的到达时间;其次,基于多个点目标的到达时间建立CSAS三维定位模型;然后利用列文伯格-马夸尔特方法对声呐三维坐标进行估计;最后将位置估计结果与时域反投影成像方法结合实现对目标的成像.仿真结果表明:该方法能精确估计声呐平台运动误差,其空间坐标的估计误差小于仿真信号波长的1/8,从而精确补偿了CSAS在不同空间采样点上的阵元回波时间差,显著提高了目标成像质量。湖上试验结果表明,该算法能够实现对CSAS的运动误差补偿。仿真和试验结果均验证了方法的可行性和有效性。   相似文献   
3.
为了反演作用在不确定性结构上的动态激励上下界,在时域内建立了一个矩阵摄动和Newmark-β逐步积分相结合的载荷识别算法。首先依据矩阵摄动理论将动载荷近似表示为中值和摄动量相叠加的一阶泰勒多项式形式,然后引入Newmark-β逐步积分算法对振动学微分方程解耦,推导一个将输入载荷、输出响应和结构特性联系在一起的线性振动离散方程,借助该方程反求出动载荷的中值和摄动量,最终获得动载荷的上下边界。数值算例结果表明,该方法可以高效准确地重建载荷的上下边界,并具有优良的抗噪性能。  相似文献   
4.
煤岩识别一直是制约煤矿无人化开采的关键问题之一。传统的人工采煤因为工作环境极其复杂,很难精准地找到煤岩的分界面,容易造成欠切割或过切割现象。太赫兹光谱技术作为一种无损探测技术,能够反映出被测物体的物理和化学信息,可以成为研究煤岩识别的有效方法。采用太赫兹时域光谱技术与多元统计法—聚类分析(CA)和主成分分析(PCA)相结合的方法来识别不同种类的煤岩。通过透射式太赫兹光谱仪获得六种煤岩样品的太赫兹光谱,对其进行FFT等一系列数学计算可以得到各种样品的折射率、吸收系数以及介电常数。计算结果表明不同种类的煤岩在折射率、吸收系数上都存在差异。分析各类煤炭样品的折射率和吸收系数与样品的各组成成分含量之间的关系,可以发现碳含量是影响其样品折射率大小的因素之一,灰分含量是影响其样品吸收系数大小的因素之一。聚类分析中两类样品的欧氏距离与主成分分析中的第一主成分(PC1)得分都能反映煤岩样品之间的相似性和相异性,并且CA与PCA的结果保持一致。分别将各类样品在0.5~2.5 THz频率范围内的折射率、吸收系数与CA和PCA结合,组成太赫兹数据与煤岩之间的模型。分析表明:根据不同样品之间的相似性,两种模型中六种煤岩样品均被分为两类;在各种样品的吸收系数与CA-PCA组成的模型中,四种煤炭被聚集在一起,并且石英砂岩(GSR-4)具有很好的独特性:石英砂岩拥有最小的PC1得分值以及石英砂岩与第二类之间的欧氏距离最大,为219.03。由此可见采用太赫兹技术与多元统计方法结合,可以实现煤岩的准确识别,识别准确率可以达到100%。  相似文献   
5.
为了减小器件尺寸、实现超快速响应和动态可调谐,研究了基于石墨烯纳米条波导边耦合矩形腔的单波段和双波段的等离子体诱导透明(PIT)效应,通过耦合模式理论和时域有限差分法从数值计算和模拟仿真两方面分析了模型的慢光特性.通过调节石墨烯矩形腔的化学势,同时实现了单波段、双波段PIT模型的谐振波长和透射峰值的可调谐性.当石墨烯的化学势增加时,各个波段PIT窗口的谐振波长逐渐减小,发生蓝移.此外,通过动态调谐石墨烯矩形腔的谐振波长,当石墨烯矩形腔的化学势为0.41—0.44 eV时,单PIT系统的群折射率控制在79.2—28.3之间,可调谐带宽为477 nm;当石墨烯矩形腔1, 2, 3的化学势分别为0.39—0.42 eV, 0.40—0.43 eV, 0.41—0.44 eV时,双PIT系统的群折射率控制在143.2—108.6之间.并且,整个系统的尺寸小于0.5μm~2.研究结果对于超快速、超紧凑型和动态可调谐的光传感、光滤波、慢光和光存储器件的设计和制作具有一定的参考意义.  相似文献   
6.
太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)广泛应用于材料、生物医学、化学、药学、安检等诸多领域。传统扫描式THz-TDS技术需要通过改变探测光延时逐点扫描并重构时域信号,仅适合于具有较高重复频率且稳定的太赫兹辐射源情形下的样品探测。在低重复频率或涨落较大的太赫兹辐射源情形下和不可逆过程中样品的探测,扫描式THz-TDS不再适用,需要使用单发THz-TDS技术,单发THz-TDS技术原则上仅需要一个激光脉冲就可以获取一个完整的太赫兹时域脉冲波形。介绍几种主要的单发THz-TDS探测技术,这些技术都利用了电光晶体的泡克尔斯效应,通过测量探测光的某个物理量的变化来提取太赫兹信号。根据探测方法不同可分为光谱编码、空间编码和互相关等技术。在光谱编码技术中,探测光不同频率成分在时间上发生分离,不同时间成分分别被太赫兹脉冲不同时刻电场调制,通过测量探测光各个频率被太赫兹脉冲调制前后的光谱的变化提取太赫兹脉冲波形。该方法光路简单,测量结果直观,有较高的信噪比,但其时间分辨率较低,且被测太赫兹信号容易产生失真。为提高被测信号的时间分辨率,有人提出了空间编码技术,即不同位置探测光分别被太赫兹脉冲不同时刻电场调制,通过测量探测光各个位置太赫兹脉冲调制前后的光强变化提取太赫兹脉冲波形。根据不同空间展开方法可分为一维空间编码技术和二维空间编码技术。空间编码技术中虽然有较高的时间分辨率,但由于探测光在空间展开能量分散使得其信噪比相对较低。此外,还有一种较高时间分辨率的技术即互相关技术,可分为共线互相关和非共线互相关技术。在非共线互相关技术中,被太赫兹脉冲调制的激光啁啾脉冲与短脉冲互相关作用产生二次谐波,通过太赫兹脉冲调制前后二次谐波空间分布变化来提取太赫兹信号;在共线互相关技术中被太赫兹脉冲调制的啁啾脉冲与短脉冲共线入射到光谱仪,通过干涉条纹提取太赫兹信号,该技术提高了时间分辨率和信噪比,但光路布置复杂,不能进行实时监测。回顾了这几种单发THz-TDS探测技术的发展历程,综述探测技术的原理、实验方案和测量结果,并讨论了这些探测技术的优势和不足。  相似文献   
7.
烟酰胺, 又称为维生素PP,是辅酶Ⅰ和辅酶Ⅱ的组成部分,是许多脱氢酶的辅酶。庚二酸是一种广泛使用的共晶体前体。烟酰胺与庚二酸形成的药物共晶体具有两种不同的多晶型, 分别为晶型Ⅰ和晶型Ⅱ。不同的药物晶型常常具有不同的物理化学性质,这些差异可能会对药物的溶出速率、稳定性以及药效具有较大影响,因此在药物领域中寻找合适的技术手段鉴别药物的不同晶型非常重要。利用太赫兹时域光谱在室温下对烟酰胺-庚二酸的两种共晶体在0.2~2.2 THz范围内进行检测,发现两者的特征吸收峰具有明显的差异,晶型Ⅰ在1.51,1.73,1.94,2.01和2.17 THz有五个特征吸收峰,其中在1.94,2.01和2.17 THz处是三个吸收强度较大的峰,而晶型Ⅱ在1.66,1.74,1.88,2.02和2.16 THz有五个特征吸收峰,与晶型Ⅰ不同的是在2.02和2.16 THz处有两个强度较大的吸收峰。利用密度泛函理论对烟酰胺-庚二酸两种共晶体进行理论计算,计算结果表明实验峰与理论峰基本对应,对吸收峰指认归属表明特征吸收峰来源于分子骨架的振动与包含氢键的振动。研究结果表明太赫兹时域光谱技术对于区分药物共晶体的多晶型现象具有重要的应用。  相似文献   
8.
采用时域有限差分(FDTD)法研究Au纳米颗粒@碳球(AuNPs@CS)复合结构的光吸收控制。发现Au纳米颗粒@碳球复合结构中Au颗粒的位置可以控制复合结构光吸收。模型计算中选取两粒Au纳米颗粒以最佳深度(0 nm)嵌入碳球表面。当两粒Au颗粒球心与碳球球心夹角为22.5°和45°时,复合结构光吸收较单一碳球光吸收明显增强;当夹角为315°、270°、180°、90°时,光吸收增量逐渐减小;当夹角为337.5°时,光吸收量低于单一碳球。这一结果主要归因于Au纳米颗粒位置变化可引起表面等离子体光强度和光散射方向的变化。改变碳球表面Au纳米颗粒的数量和位置,可以进一步调节AuNPs@CS复合结构的光吸收。  相似文献   
9.
太赫兹时域光谱技术,由于其具有物质“指纹谱”特性,是一种可以快速无损地鉴别物质的重要手段,在毒品和爆炸物的无损检测等方面有广阔的应用前景。其中,光谱识别是太赫兹时域光谱技术应用研究的重要方向之一。现有的光谱识别方法多是依靠手工选取特征后进行机器学习分类,或是通过设置吸收峰阈值门限进行判断。由于一些物质在太赫兹波段内并没有明显的吸收峰特征,同时样品浓度、空气湿度、各类噪声等会对太赫兹时域光谱造成干扰从而使信噪比下降,这些方法并不能很好地适应,并且物质类别和数量的增加也会导致计算量不断增加。近年来,随着深度学习技术兴起,以卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)为代表的方法在计算机视觉和自然语言处理等领域得到广泛应用,相比于传统的机器学习方法其效果有了很大的提升。由于深度学习技术强大的非线性分类能力,基于RNN和CNN设计了两个网络用于光谱识别:基于RNN的一维谱线分类网络和基于CNN的二维谱图分类网络。模拟实际应用场景,在非真空环境下采集了12种物质的两万多个光谱数据作为训练集和测试集。在分析了样品浓度、空气湿度对光谱特征的影响后,使用S-G(Savitzky-Golay)滤波对光谱进行降噪。实验结果表明,对比未处理和经过S-G预处理的数据,处理后的光谱特征更加明显,识别准确率更高;与传统的机器学习算法k最近邻(k-NN)方法相比,RNN和CNN方法在测试集上有更好的准确率,且算法速度更快;对于光谱识别,CNN方法比RNN方法能够更好地克服噪声的影响。因此,深度学习技术可以对太赫兹时域光谱进行快速有效的识别,能够为新型无损安全检查技术提供理论和实验基础。  相似文献   
10.
给出了求解多自由度动力学系统响应的M atlab程序,这些程序基于振型叠加法可用于求解由质量矩阵M和刚度矩阵K以及常见阻尼矩阵描述的线性离散系统的时域和频域解.对于无阻尼系统,用户可以选择数值解或符号解析解(以时间或频率表示),并利用复模态叠加法计算了阻尼系统的数值解.总结了模态叠加方法下动力学响应的求解,并在简短的M atlab程序中实现.以三自由度系统和悬臂梁模型为例说明了程序的应用.这些程序也可用于工程应用中,通过对商用有限元软件包产生的质量和刚度进行后处理,产生感兴趣的时域和频域响应.  相似文献   
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