排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
3.
4.
为降低复合多曲面聚光器的建造成本并提高其对太阳能的利用效率,选用内嵌吸收体的单层玻璃管作为复合多曲面聚光器的光热转化部件,重点研究了单层玻璃管中不同形状吸收体对复合多曲面聚光器光热性能的影响机理。首先,在光学仿真软件TracePro中建立了光学模型,并基于蒙特卡罗算法模拟分析了吸收体形状对聚光器光学性能的影响机理。然后,分析了吸收体形状对聚光器出口温度、瞬时集热量和光热转化效率的影响。结果表明,在相同入射偏角下,“*”形吸收体接收到的光线数多于矩形网状吸收体。当入射偏角为0°~20°时,内嵌“*”形吸收体的聚光器的平均光线接收率和平均聚光效率分别比内嵌矩形网状吸收体的聚光器增加了7.37%和6.66%。在晴好天气条件下,内嵌“*”形吸收体的聚光器的平均出口温度、平均进出口温差、平均瞬时集热量和平均光热转化效率分别为48.5℃、23.2℃、467.5 W和54.85%,分别比内嵌矩形网状吸收体的情况提高了43.07%、31.82%、29.83%和24.52%。 相似文献
5.
近年来,室内定位算法吸引了大量的关注和研究。为了改善现有定位算法的复杂度以及精确度等问题,提出了一种先利用Elman神经网络进行室内位置预测,使用加权K近邻算法(WKNN)对预测结果进行修正的可见光室内定位算法。该算法应用在由单LED灯作为发射器,4个水平光电探测器(PD)构成接收器的室内定位系统中。4个水平光电探测器分别位于接收器的4个角,待测位置位于接收器的中心。通过两个Elman神经网络分别预测待测点的横坐标和纵坐标来确定待测点的初步位置,找出定位误差大于神经网络预测平均误差的待测点,用加权K近邻算法进行修正来确定待测点的精确位置,将修正后的精确位置更新到整体待测点的位置中。仿真结果表明,在3.6 m×3.6 m×3 m的室内环境下,本研究算法的平均定位误差为7.13 cm,平均定位时间为0.24 s。 相似文献
1