用于电视跟踪系统的并行体系结构研究

本文从计算机并行体系结构的角度研究了适用于电视跟踪器系统的结构,针对其大数据流量与极高处理速度的特点,提出了多指令流多数据流(MIMD)和双总线的布局,达到了电视信号实时处理的目的,实际使用结果证明分析和设计正确、合理,技术先进.     

基于Kalina循环的内燃机余热回收系统的热力学研究

本文利用Kalina循环吸收内燃机(ICE)尾气余热,研究了ICE负荷、氨水浓度等关键参数对系统热力学性能的影响,并通过回收年限分析了系统的经济性。研究表明,较高的ICE负荷或氨水浓度可以改善系统性能;ICE常用负荷下,采用较低的透平入口压力可以获得更高的净输出功和热效率;ICE负荷或氨水混合物浓度越高,Kalina系统投资的回收年限越短,但如果ICE负荷小于25%,Kalina系统的回收年限将超过ICE的使用寿命。     

大气压氩气介质阻挡辉光放电的一维仿真研究

为了研究氩气(Ar)中介质阻挡大气压辉光放电(APGD)的放电机理, 通过建立一个一维的多粒子自洽耦合流体模型, 采用有限元方法进行数值计算, 得到了气体间隙压降、介质表面电荷密度、放电电流密度随时间的周期变化波形, 以及电子、离子、亚稳态粒子密度和空间电场强度的时空分布. 仿真计算结果表明：介质表面积聚的电荷对于放电的过程的起始及熄灭具有重要作用;当增大外施电压时, 放电击穿时刻提前, 放电电流密度和介质表面电荷密度峰值增大, 表明放电过程更加剧烈;随着阻挡介质相对介电常数的增大, 放电电流密度也随之增大. 各粒子密度及电场的时空分布表明放电过程在外施电压半个周期中只有一次放电, 且存在明显的阴极位降区、负辉区、等离子体正柱区等辉光放电的典型区域, 为大气压辉光放电(APGD).     

基于能量回收原理脉冲变压器复位系统仿真与实验研究北大核心CSCD

为提升脉冲功率系统中脉冲变压器的磁芯利用率,提出了一种基于能量回收原理的脉冲变压器复位系统。根据磁芯磁滞回线分析了基于能量回收原理复位系统在一个周期内磁感应强度的变化过程,推导给出了脉冲变压器励磁电流、复位电容电压在不同阶段的求解公式。建立了基于能量回收原理脉冲变压器复位系统的仿真模型,通过仿真结果验证了复位系统理论分析和求解公式正确性。在此基础上构建了基于脉冲变压器升压及能量回收复位系统的脉冲调制器试验平台,在相同脉冲宽度下对比有复位系统和无复位系统脉冲调制器的励磁电流,结果表明,有复位系统脉冲调制器可有效提高磁芯的利用率。对有复位系统的脉冲调制器进行重频实验,结果表明复位系统可实现1 kHz重频稳定工作。     

基于模块计算机的千兆网磁共振谱仪控制接口

提出了一个基于模块计算机的磁共振谱仪的控制接口,它建立了核磁共振成像谱仪与上位计算机之间的通信,实现了控制谱仪、上传和下载、数据处理等功能,具备较高的传输速度,以及较好的实时性. 该接口以硬件模块的方式集成到谱仪上,通过千兆和百兆以太网连接上位机,接收下传至谱仪的序列;用中断机制和直接内存存取(DMA)方式实现与谱仪的数据传输,并将处理采集到的回波数据并上传到上位机. 控制接口的设计采用模块计算机Computer-On-Module(COM)的设计思路,以高性能的处理器为嵌入式平台,在Linux操作系统下开发驱动程序和应用程序. 实验证明,该模块具有数据处理速度快、传输速率高,成本低,体积紧凑,扩展性强等特点,是实现磁共振谱仪高性能的控制接口的理想方案.     

集成两级MCFC回收燃机排放CO_2的复合动力系统研究

本文以燃气轮机联合循环为基准系统,集成氧离子传输模(OTM)和两级熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)提出了一个回收CO_2的新型燃气轮机复合动力系统。采用与余热驱动制冷相结合的CO_2压缩液化新方法减少了总系统能耗。通过Aspen plus模拟分析了CO_2回收率,电流密度,燃料利用率对系统性能的影响,研究结果表明当碳捕获率为80.06%时,新系统效率(55.83%)比传统不回收CO_2的燃气轮机联合循环(56.03%)仅仅低了0.2个百分点,比常温冷却压缩CO_2方法(55.25%)高出了近0.6个百分点。本文研究成果将为回收CO_2的MCFC复合系统研究提供有益参考。     

基于有色Petri网的机械系统故障诊断研究

故障诊断对于机械系统的使用与维护起着重要的作用;为了提高机械系统故障诊断的效率以及直观性,提出了一种使用基于知识的故障诊断方法,即使用有色Petri网诊断方法建立一种通用机械系统故障诊断模型并进行分析。针对数控机床液压元件故障这一案例,首先获取其故障来源建立故障树;其次在故障树基础上运用有色Petri网建模工具CPNTools建立有色Petri网模型;最后对模型进行了仿真分析以模拟故障的传递,进行状态空间分析以判断模型安全性,结果表明所提出的建模方法能够使得故障传递更加直观化,快速了解故障的发展趋势,并表明此模型有着较强的易用性以及通用性。     

基于DSP的电动汽车锂电池荷电状态估算的研究与实现

锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是电动汽车能源管理的关键技术。为了提高锂电池SOC的估算精度,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于锂电池SOC估算,以减小拓展卡尔曼滤波(EKF)简单线性化带来的误差。搭建电池检测系统的硬件平台,以TMS320F28335型数字信号处理器(DSP)为主控芯片(MCU),实现电压、电流、温度的检测及UKF算法,并设计了相关的电池测试实验。实验结果表明,UKF可以实时估算锂电池SOC,估算误差在4%以内,高于传统的拓展卡尔曼滤波(EKF)。     

基于图像衍生的红外无人机图像仿真方法研究

对无人机群的红外视频进行监视是安防和军事领域的新热点。由于复杂背景下无人机图像获取难度大,图像数量难以满足相关算法的模型训练和验证等需求,因此提出一种基于图像衍生的红外无人机图像仿真方法。采用该方法对红外无人机模板图像与红外背景图像进行混合,从而生成大量不同背景下的无人机目标图像。针对图像混合技术受背景噪声影响严重、无人机目标边缘模糊和合成图像调和度低等问题,采用一种无监督的生成式对抗网络来生成调和度较高的灰度约束图像,将其与目标梯度图像作为联合约束来求解高斯-泊松方程,得到与真实图像特征一致性较高的混合图像。实验结果表明,所提方法生成的混合图像具有较高的图像调和度和视觉真实性,说明所得图像作为扩充样本可有效提高机器学习算法的性能。     

基于网络编码的无人机数据链技术研究

为了提高无人机数据链网络的传输性能,针对其具有的高动态、多中继和大容量等显著特点,提出了对流链路网络编码策略。通过分析多无人机协同执行任务时形成的网络拓扑结构,利用网络仿真平台NS2建立了高动态多跳移动自组网模型,分别改变模型中节点的移动速度、跳数和数据包大小,观察其对网络吞吐率的影响。仿真结果表明,对流链路网络编码策略能够有效地改善仿真模型的传输性能,很好的应用在无人机数据链网络中。     

基于时域核磁共振技术的木材吸湿过程研究

木材吸湿会对其力学性能和尺寸稳定性产生影响,深入了解木材吸湿过程中水分状态的变化有重要意义.利用时域核磁共振(TD-NMR)技术,以美国黄杨木和红橡木作为研究对象,对木材吸湿过程中水分状态和弛豫特性进行研究.结果显示:吸湿过程的前4h,两种木材试件结合水峰面积迅速增大,自由水峰面积无明显增长,说明在吸湿初期,增加的水分主要以结合水为主;在达到吸湿平衡后,红橡木试件内自由水峰面积约为黄杨木试件内自由水峰面积的2倍,这是由于与黄杨木相比,红橡木管孔孔径较大,因此在吸湿过程中,红橡木的自由水吸湿速度较快,吸湿量大于黄杨木.     

基于显热回收的分离式热管传热特性的实验研究

针对新风空调机组,采用倾角为15°的分离式热管用于显热回收.研究充液率,迎面风速及空气进口温度对显热效率的影响,分析了其影响规律.研究表明,采用热管空调机组设计风速范围内,充液率介于66％～75％时,其换热效率最高.迎面风速较低时,空气进口温度介于34℃～36℃,其显热效率较高.因此,采用分离式热管机组适合用于高热地区...     

基于FDLs的边缘汇聚节点的性能研究

随着全光接入网的不断发展,接入速率不断提高,对于边缘节点发送来的高速数据业务也必须进行流量梳理。为了适应未来全光高速网络接入的需求,基于光纤延迟线(Fiber delay lines,FDLs)结构,构造了一种简单高效的全光包交换网络边缘汇聚节点。并针对光线延迟线结构,提出一种新的主动缓存队列管理模型来分析节点性能,得到了与以往研究不同的结果。同时在对节点性能分析的基础上,提出一种新的FDLs的排列方式,在缓存深度相同的情况下,大大提高了FDLs的效率,实现了对到来的具有自相似性的数据业务的合理调配。     

基于OFDR/WDM的光纤光栅传感网络研究

应用光频域反射复用技术与波分复用技术,解决了光纤光栅传感网络的寻址问题;使用可调谐滤波器,实现了复用信号的解调;具体地分析了光频域反射复用技术的基本原理,从理论上推算了系统的空间分辨率和测量范围,并进行了3×3光栅阵列传感网络的实验研究. 该方案充分利用了光信号的频率和波长信息,在光源功率足够大的前提下,显示出新设计的传感网络具有寻址和解调几百个光栅信号的潜在能力,在大型建筑设施分布式二维或三维应力监测中有很好的应用前景.     

基于二极管阵列PDA的紫外-可见差分吸收光谱(DOAS)系统的研究

介绍了一种自行研制的长程差分光学吸收光谱(DOAS)系统,该系统采用光电二极管阵列(PDA)作为光谱检测器,代替结构较为复杂的光电倍增管(PMT)加扫描圆盘的SD检测器,并对该系统检测器的偏置、暗电流、噪声、线性以及光谱仪的分辨率、光谱范围等性能进行了测试,同时对SO₂,NO₂等大气污染物进行了外场的测定,确定出相应光程下该系统测量SO₂,NO₂的最低检测限。     

基于高光谱反射率的冬小麦生长后期氮素丰度监测研究

生物量、氮素含量和LAI(leaf area index)是生态系统中表征作物长势最重要的参数,叶干重、叶片氮素含量和LAI实时动态监测对小麦氮素营养诊断和管理调控具有重要意义。选用了五个小麦品种和四个氮素水平的比较实验,研究不同处理冬小麦抽穗到黄熟期氮素丰度(NR)与光谱反射率差值(ΔR)的关系,建立冬小麦后期氮素丰度监测模型。结果表明,不同品种的冬小麦冠层叶片氮素丰度随生育进程推进而增加,不同氮素处理氮素丰度大小为N0N3N1N2,光谱参量TCARI和VD672与氮素丰度的相关性最好,相关系数(r)分别为0.870和0.855,其建立氮素丰度估测模型的决定系数分别为0.757和0.731,预测准确率达84.56%和80.13%。光谱参数TCARI和VD672可以有效地评价小麦后期冠层叶片氮素状况,可以对氮素丰度进行准确可靠的监测。     

基于光谱知识库的TM影像冬小麦条锈病监测研究

基于高光谱信息的冬小麦条锈病严重度反演模型通常不能直接应用在宽波段卫星影像上,而拥有高光谱波段信息的航空遥感影像又因数据尺度小、成本高难以应用于大规模监测。文章提出一种通过构建冬小麦条锈病光谱知识库,利用TM影像实现病情识别和监测的方法。该方法以包含各种不同病情严重度的试验田的三幅小麦关键生育期PHI航空遥感影像为媒介,利用病情指数DI的经验反演模型和基于波谱响应函数的TM波段模拟,建立DI和TM波段模拟反射率间的光谱知识库。在此基础上,通过马氏距离法和光谱角度填图(SAM)法将待检象元的光谱信息与光谱知识库进行匹配分析从而实现对病情识别和监测。监测的精度利用模拟TM象元进行评价,识别的效果利用TM影像象元进行检验。结果表明,该方法在一定生育期范围内具有较佳的监测精度和识别效果。其中,使用模拟TM象元在小麦灌浆期精度最佳,评价的R2达到0.93,乳熟期次之,拔节期最差,基本不能用于监测。使用TM影像象元在灌浆期和乳熟期可较好地识别染病象元,在拔节期无法有效识别染病象元。匹配方法马氏距离法略优于光谱角度匹配法。     

1.5 T下高介电材料几何结构对发射场影响的仿真研究

近年来研究发现,在高场及超高场磁共振成像(MRI)中,高介电材料在提高磁共振射频线圈性能,以及增强图像信噪比方面具有极大的应用潜力．当前高介电材料研究主要集中于其对磁共振图像信噪比的改善,但对于高介电材料几何结构,以及其对发射场分布均匀度影响的研究不多．本研究利用电磁仿真的方法定量分析了1.5T下,高介电材料几何结构对水模感兴趣区内发射效率均值和发射场B₁⁺均匀度的影响．结果表明,高介电材料的几何结构对B₁⁺均匀度会产生较大影响;比较了不同几何结构的高介电衬垫之后发现,加入四等分圆筒状高介电衬垫后,感兴趣区内发射效率提升最高,同时B₁⁺均匀度也保持良好．该结果对高介电材料应用于MRI具有重要的参考价值．     

基于PCA-BP神经网络的EDXRF分析测定地质样品中铁、钛元素含量的应用研究

为实现地质样品中元素含量的准确预测,提出了基于主成分分析(PCA)的改进型BP神经网络模型。采用X荧光光谱法,对新疆西天山地质样品中Fe,Ti,V,Pb和Zn等元素进行测量,将得到的X荧光计数作为输入变量,应用该模型对未知地质样品中Fe和Ti元素进行定量预测。结果表明：主成分分析与改进型BP神经网络模型取得了较好的预测效果,预测结果与化学分析值的相对误差小于3%,为地质样品元素含量预测提供了一种新型有效的方法。