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1.
热声热机     
热声热机(Thermoacoustic Engine)是一种把热能转换成声能或者说声波等形式的机械功的装置。像其他许多热机一样,它可以逆向运行而作为制冷机,即利用声能将热量从低温热库输向高温热库。热声热机的高运行频率减少了热传导并且无需任何气室。与许多其他热机不同,除了工作流体本身,热声热机没有任何活动部件。  相似文献   
2.
低维硅锗材料是制备纳米电子器件的重要候选材料,是研发高效率、低能耗和超高速新一代纳米电子器件的基础材料之一,有着潜在的应用价值。采用密度泛函紧束缚方法分别对厚度相同、宽度在0.272 nm~0.554 nm之间的硅纳米线和宽度在0.283 nm~0.567 nm之间的锗纳米线的原子排布和电荷分布进行了计算研究。硅、锗纳米线宽度的改变使原子排布,纳米线的原子间键长和键角发生明显改变。纳米线表层结构的改变对各层内的电荷分布产生重要影响。纳米线中各原子的电荷转移量与该原子在表层内的位置相关。纳米线的尺寸和表层内原子排列结构对体系的稳定性产生重要影响。  相似文献   
3.
气体绝缘开关设备(GIS)绝缘缺陷引发的放电会导致SF6分解,分解产生的低氟硫化物与设备内的微量H2O和O2反应生成具有腐蚀性的物质,影响设备正常运行,因此,研究SF6分解机理对GIS的安全运行具有重要意义。由于部分分解物在采样过程中发生转化,因此,实现SF6分解物的原位检测对于研究SF6分解机理是十分必要的。采用飞秒激光引导高压放电实现了高压放电空间和时间的精确控制,并利用飞秒激光引导高压放电产生的空间分辨光谱实现了SF6分解物的原位测量。首先研究证明了飞秒激光不会引起SF6的分解;其次,利用飞秒激光产生的等离子体通道实现了放电空间和时间的精确控制;最后,发现分解物中包含由于高能电子碰撞直接或间接产生的大量S和F的离子和原子。研究证明了基于飞秒激光引导高压放电可以实现SF6分解物的原位检测,为开展高压放电下SF6分解机理研究提供了一种新的研究手段。  相似文献   
4.
冬虫夏草作为著名的传统中药材,由于其良好的药用价值而备受青睐。目前多数工作集中研究其活性成分含量以及药理药效。而对其不同部位的识别研究较为匮乏。基于红外光谱数据,结合化学计量学对多维度复杂体系的解析优势对冬虫夏草不同部位进行分类识别。首先对野生冬虫夏草五个不同部位包括子座头、子座中、头部、虫体中段、虫体尾段总共808个光谱数据使用标准正态变换(SNV)、多元散射矫正(MSC)进行数据预处理。而后用竞争自适应再权重取样(CARS)、变量组合种群分析(VCPA)挑选具有代表意义的特征变量。最后使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、线性判别分析(LDA)进行建模预测分析。模型对训练集使用十倍交叉验证,以准确率(Acc)作为评价指标。结果表明,在该数据上PLS-DA模型在10倍交叉验证和独立测试集上的预测准确率分别是90.1%和92.0%,而使用LDA模型时,预测准确率分别降低到86.7%和85.8%。采用CARS和VCPA特征挑选方法可有效将特征从3 601维分别降到699和420维,同时保持预测准确率与全部特征的预测准确率相当。而挑选的特征波数630,625,1 024,1 028,1 084和1 089 cm-1与虫草的甘露醇相关,879和874 cm-1与虫草的多糖相关。通过对挑选的波数进行Wilcoxon rank-sum检验进一步表明虫草五个部位之间存在显著差异。研究表明化学计量学方法结合红外光谱能够有效识别冬虫夏草不同部位,有助于在分子层面上加深对冬虫夏草形成的认识,为针对虫草不同部位高效利用提供参考。  相似文献   
5.
发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0~3.5 THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法(iPLS)、向后区间偏最小二乘法(BiPLS)和联合区间偏最小二乘法(SiPLS)对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明:采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。  相似文献   
6.
非对称声分束超表面是由人工微单元结构按照特定序列构建的二维平面结构,可将垂直入射的声波分成两束传播方向和分束比自由调控的透射波,在声功能器件设计及声通信领域具有广泛的应用前景。本文系统研究了一种实现非对称声分束的设计理论和实现方法,基于局域声功率守恒条件研究了声分束器的设计理论、阻抗矩阵分布、法向声强分布、声压场分布等。利用遗传算法对四串联共振腔结构进行参数优化实现了声分束器所需的阻抗矩阵分布,声压场分布表明声波入射到声分束器后在入射侧激发出两列传播方向相反且幅值和衰减系数均相同的表面波,实现了入射侧与透射侧的局域声功率相互匹配。声波经过声分束器后被分为两束透射波,两束透射波的折射角和透射系数与理论值十分吻合,证明了设计理论及实现方法的正确性和可行性。本文的研究工作可以为新型非对称声分束结构设计提供理论参考、设计方法和技术支持,并促进其在工程领域的实际应用。  相似文献   
7.
基于有限元法对单面柱局域共振声子晶体进行带隙特性分析,研究了结构参数对该类型声子晶体的影响。结果表明:随着散射体高度的增加,单面柱声子晶体的第一完全带隙的起始频率逐渐降低,带宽逐渐增大;随着基板厚度的增大,单面柱声子晶体的起始频率逐渐升高,截止频率先增大后减小。并且在经典单面柱声子晶体的基础上,组合了两种新型的三组元单面柱声子晶体结构:嵌入式单面柱声子晶体(以下简称结构Ⅰ)和粘接式单面柱声子晶体(以下简称结构Ⅱ)。通过对其带隙特性的分析得出:这两种新结构与经典的单面柱声子晶体相比,都具有更低频的带隙,这对于低频减振降噪是非常有利的。本文的结果将对实际的工程应用提供一定的理论指导。  相似文献   
8.
针对以往研究忽略了温度效应对覆冰导线舞动特性的影响,本文推导了考虑温度效应影响的覆冰导线舞动控制方程。基于悬链法、热应力理论推导了覆冰导线的偏微分舞动方程,接着通过Galerkin法将该偏微分方程转化为常微分方程。建立气动载荷模型,将气动力引入到舞动方程中,随后采用多尺度求得了覆冰导线的位移响应,最后进行了参数分析、算例分析。结果表明:温度对覆冰导线面内、面外的频率影响显著,且对覆冰导线舞动的幅值也有一定的影响。可见针对覆冰导线舞动特征的影响研究,有必要考虑温度效应的影响,本文的研究成果有利于理论建模的完善,也能给予实际工程一定的参考。  相似文献   
9.
刘荻  张焱  赵琰  石志广  张景华  张宇 《光学学报》2021,41(22):129-141
针对监控视频中的多尺度近岸舰船检测问题,提出了一种基于特征重聚焦网络的舰船目标检测算法,设计了由多维特征聚合模块(MFAM)与注意力特征重构模块(AFRM)组成的特征重聚焦策略.其中,MFAM基于输入的特征金字塔构建特征聚合块,进一步融合多尺度舰船不同层次特征的语义信息.AFRM基于多分支空洞卷积以及通道与空间注意力机制提升网络对目标非局部信息的表征和对背景干扰的抑制,并构建了用于目标检测的特征重聚焦金字塔.在Seaships7000舰船公开数据集上的实验结果表明,相比其他算法,本算法对监控视频中多尺度近岸舰船的检测效果更好.  相似文献   
10.
机采籽棉杂质分类检测为调整棉花清理机械加工参数和工序提供参考依据,对提升皮棉品质具有重要意义。但由于籽棉棉层分布不均匀,使得图像检测难度增大,使用传统的检测方法无法有效检测各类杂质。采用高光谱成像方法对机采籽棉中的棉叶、棉枝、地膜和铃壳(内外)五种杂质进行分类判别检测。首先采集120个机采籽棉样本的高光谱图像,选取感兴趣区域获取平均光谱曲线。发现由于物质构成的差异,不同杂质体现出不同的吸收和反射特性,不同种类物质之间的光谱差异大于同类物质。对提取的平均光谱曲线进行主成分分析(PCA),结果显示棉花、残膜和铃壳外与其他三类相比,有较好的聚集性和可分性,但是棉叶、铃壳内和棉枝三类相互叠加在一起,空间分布存在严重交叉重叠。以提取的平均光谱曲线为训练样本,选择线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和神经网络(ANN)三种分类判别算法,对算法参数进行寻优,并建立机采籽棉杂质分类判别模型。其中,经过LDA模型降维后的样本空间较PCA表现出了更好的聚集性和可分性,采用正则化防止过拟合,得到训练集准确率为86.4%,测试集准确率为86.2%;SVM模型的参数寻优结果为C=105,g=0.1,其训练集准确率为83.42%,测试集准确率为83.40%;ANN模型参数寻优得到隐含层数和神经元个数分别为2和17,训练集准确率为82.9%,测试集准确率为81.8%。对三种模型的分类效果和检测用时进行比较,LDA模型结果最优。通过对高光谱图像进行像素等级分类判别,结果显示棉花识别效果较好,植物性杂质都被有效检测,但是地膜和棉花存在误识别,分类效果与杂质光谱的分类判别模型结果一致。因此,采用高光谱成像技术可以快速、无损的检测和识别籽棉杂质,为棉花加工装备提供反馈参数,对棉花加工机械化和智能化有重要意义。  相似文献   
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