电极材料对气体火花开关静态性能的影响北大核心CSCD

在工作气压和火花间隙固定的条件下,针对稍不均匀场的圆饼形电极开关开展了不同电极材料下开关自击穿实验,开关间隙距离为5mm,工作气压为0.25 MPa,击穿电压平均值为40kV。分别选取了不锈钢、黄铜、钨铜合金和石墨材料作为实验对象,对比了不同电极材料下电极质量损失、电极表面形貌和开关静态特性的差异。实验结果表明,石墨电极质量损失速率略高于金属电极,但是由于石墨电极烧蚀产物多为气体,因此石墨电极绝缘子污染程度远小于金属电极。石墨电极开关在低欠压比下自击穿概率也远小于金属电极开关。三种金属电极开关,其静态特性差异不大,但钨铜电极烧蚀程度显著低于不锈钢和黄铜电极开关。     

大位阻二胺基膦配体的合成

以取代苯胺为起始原料,依次经缩合反应和硼氢化钠还原制得1,2-二胺(4a,4b);4a和4b分别与苯基二氯化膦经亲核取代反应合成了两个新型的大位阻二氨基膦配体,其结构经~1H NMR,~(13)C NMR,31P NMR和HR-MS(ESI-TOF)表征。     

硝基漆品牌厂家红外光谱鉴别及预测模型建立

在法庭科学领域,硝基漆的检验鉴别是一项重要的工作。为提高检验工作效率,提高分析可靠性,提出一种基于中红外光谱结合化学计量学的硝基漆鉴别方法。实验采集并获取长颈鹿等6种品牌共计59个样本的红外光谱数据,借助主成分分析、K近邻模型和判别分析构建分类模型。结果表明,PCA模型和K近邻模型对59个样本的区分能力相对较弱,判别分析模型的区分能力较强,实现了96.6%的准确区分和归类,分类结果理想。该方法能够快速,准确,无损地鉴别硝基漆,可为其他物证的检验鉴别提供一定的借鉴和参考。     

应用于地面战场目标的点云检测算法研究

地面战场上目标检测是精准跟踪以及准确打击的前提,在现代无人化陆战中起着至关重要的作用.传统的图像检测方法受到光照,天气等条件制约,利用激光雷达技术进行3D目标检测能够显著改善车体的感知能力.针对应用于陆战无人车的检测任务,提出了一种基于卷积神经网络的3D点云检测算法,通过优化VoxelNet的体素化和特征融合模块设计了...     

多间隙气体开关绝缘子寿命

针对设计的一种堆栈式结构多间隙气体开关,分析了绝缘子污染对开关寿命的影响机理。对绝缘子表面电场分布进行了模拟计算,实验研究了绝缘子污染对开关自击穿电压的影响,得到了开关自击穿电压和绝缘子表面绝缘电阻的变化规律,开关在放电电流32 kA实验条件下工作13 000次后,自击穿电压平均值由171.5 kV降低至130.8 kV,绝缘子表面绝缘电阻由200 G下降至22.6 G,绝缘子已无法正常使用。同时提出了提高绝缘子抗污染能力、延长绝缘子寿命的措施和方法。     

小型方波脉冲磁场装置的研制

完成了小型方波脉冲磁场装置的双线圈负载设计,在一定区域内获得了近似匀强磁场。采用阻抗2 的6级脉冲形成网络作为初级储能和脉冲形成单元,对匹配电阻放电产生了方波脉冲电流波形。研制了一种场畸变气体火花间隙作为主放电开关,有效减小了装置的动作时延和分散性。实验结果表明:负载中心峰值磁感应强度达到0.04 T,方波磁场平顶时间约3 s,平顶度小于5％,上升前沿（磁感应强度峰值10％～90％）小于0.5s,装置的动作时延抖动小于10 ns（标准偏差）。     

“强光一号”Al丝阵Z箍缩产生K层辐射实验研究

在“强光一号”加速器开展了Al丝阵Z箍缩产生K层辐射的实验研究,固定Al丝线径20 μm、丝阵直径12 mm,丝根数为8和12的负载获得K层产额分别为0.9 kJ/cm和1.1 kJ/cm,明显高于16和24根丝负载.辐射功率波形和时间分辨的X射线图像显示,低丝数负载存在拖尾质量引起的多次内爆现象.在60%—80%的内爆时间内,丝阵几乎停留在初始位置;主体内爆在随后的25—30 ns内完成,将部分等离子体留在初始位置,形成质量的拖尾分布;内爆后期驱动电流向外围的拖尾质量迁移,引 关键词： Al丝阵 Z箍缩 K层辐射')" href="#">K层辐射 拖尾质量     

氮掺杂碳片的模板诱导制备及其在超级电容器中的应用

兼具有优良的导电能力,高的比表面积和极佳的化学/机械稳定性,具有二维形貌的纳米碳材料近年来逐渐成为超级电容器电极材料的研究热点. 我们在此首次报道一种模板诱导方法以制备具有规整片状形貌的氮掺杂碳材料. 我们将作为硬模板的片状镁铝双金属氢氧化物与熔融的邻苯二胺混合后加入三氯化铁催化剂,进而通过加热使邻苯二胺聚合并碳化,随后刻蚀除去其中的氧化物成分即可以得到具有规整六边形片状氮掺杂碳材料. 通过改变碳化时的温度,可以有效的调节利用该方法所得到的氮掺杂碳片的形貌、结构、石墨化程度、氮含量以及比表面积. 更重要的是这些氮掺杂碳片在用作超级电容器电极材料时体现出优异的电化学性能,在0.5 A·g^-1的电流密度下其比容量可以达到290.0 F·g^-1的. 在1 A·g^-1的电流密度下经过10000周循环测试后,其容量仍然可以达到初始值83%.     

LNG冷能发电中间介质气化器丙烷管外凝结数值模拟

本文以LNG冷能发电装置中的中间介质气化器中冷凝器丙烷管外凝结过程为研究对象,通过建立相应数值模型,采用VOF模型追踪气液相界面,利用LEE模型作为相变传热传质模型,对管外气态丙烷凝结成液膜流动及凝结传热问题进行了瞬态二维CFD模拟。分析了冷凝器丙烷端管外液膜流动和凝结换热特性,将管外换热系数的模拟值与Nusselt公式理论解进行对比,偏差在10%以内,证明了该模型对模拟冷凝器中丙烷管外凝结过程的准确性。此外,还将该IFV中丙烷端凝结换热特性与常规IFV进行了对比,发现在较小壁面过冷度时,该IFV管外换热系数要明显小于常规IFV。     

半透射高光谱结合流形学习算法同时识别马铃薯内外部缺陷多项指标

针对马铃薯内外部缺陷多项指标难以同时识别的问题,提出了一种半透射高光谱成像技术采用流形学习降维算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的方法,该方法可同时识别马铃薯内外部缺陷的多项指标。试验以315个马铃薯样本为研究对象,分别采集合格、外部缺陷(发芽和绿皮)和内部缺陷(空心)马铃薯样本的半透射高光谱图像,同时为了符合生产实际,将外部缺陷马铃薯的缺陷部位以正对、侧对和背对采集探头的随机放置方式进行高光谱图像采集。提取马铃薯样本高光谱图像的平均光谱(390~1 040 nm)进行光谱预处理,然后分别采用有监督局部线性嵌入(SLLE)、局部线性嵌入(LLE)和等距映射(Isomap)三种流形学习算法对预处理光谱进行降维,并分别建立基于纠错输出编码的最小二乘支持向量机(ECOC-LSSVM)多分类模型。通过分析和比较建模结果,确定SLLE为最优降维算法,SLLE-LSSVM为最优马铃薯内外部缺陷识别模型,该方法对测试集合格、发芽、绿皮和空心马铃薯样本的识别率分别达到96.83%,86.96%,86.96%和95%,混合识别率达到93.02%。试验结果表明：基于半透射高光谱成像技术结合SLLE-LSSVM的定性分析方法能够同时识别马铃薯内外部缺陷的多项指标,为马铃薯内外部缺陷的快速在线无损检测提供了技术参考。