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101.
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用火花预电离辅助介质阻挡放电装置在大气压空气中实现了均匀的类辉光放电。通过用光谱模拟法和波尔兹曼图解法对N 2 第一负带系B2Σ→X 2Σ(0,0)带发射谱线的分析,对放电过程中N 2 的转动温度进行了诊断。研究了不同频率和放电模式下转动温度的变化规律,对由两种方法计算所得的温度进行了对比。实验结果表明,转动温度会随着外加频率的增加而缓慢的增加;当放电从类辉光模式变到丝状放电模式时,转动温度会有70K左右的升高。 相似文献
102.
采用直流驱动等离子体激励器并通过气流场的碘线表征法研究了边界表面放电等离子体对低气压超音速氦气流场的作用。实验结果表明,边界表面放电等离子体的阴极区对以超音速流动的氦气的控制作用在符合实际工程条件的低气压下是有效果的;等离子体激励器的驱动电压越高,气流场的流动控制效果越好;定性观察表明激励器的阴极板的面积越大,实际作用区域越大,相应的实际控制效果越好。 相似文献
103.
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105.
106.
采用微间隙平行平板介质阻挡放电(DBD)装置,以氩气作为工作气体,研究了锯齿波激励下DBD的放电图像、发光信号、发射光谱与锯齿波频率的关系。研究发现随锯齿波频率增加,DBD会从均匀模式(低于10 kHz),经历微放电丝与均匀放电共存,并最终过渡到微放电丝占据全部的电极区(频率高于35 kHz)。外加电压和发光波形表明,锯齿波频率较低时的均匀放电对应高占空比的阶梯放电。随频率增大,出现微放电丝后,发光波形呈现多脉冲形式,且电压半周期中的发光脉冲个数随着锯齿波频率的增大而减小。当锯齿波频率高于35 kHz时,每半个电压周期的发光脉冲个数减小为一个(单脉冲放电)。通过对放电的发射光谱进行研究,发现发射光谱中包含氮分子的第二正带系(C3Πu→B3Πu),OH(A2Σ+→X2Π)和ArI的特征谱线。研究表明OH(308.8 nm)和ArI(750.4 nm)的谱线强度均随锯齿波频率的增大而增大。 相似文献
107.
以临近空间高超声速飞行器以及航天器再入大气环境飞行过程"黑障"问题的研究为背景,进行了多相交流电弧放电实验装置的物理设计,建立了六相交流电弧等离子体实验平台(MPX-2015),在背景压力为500 Pa的亚大气压条件下获得了最大直径和长度分别达到14.0 cm和60.0 cm的等离子体射流.研究了工作气体流量、真空腔压强、电极间距以及弧电流等因素对等离子体自由射流和冲击射流特性的影响规律.结果表明:在实验参数范围内,真空腔压强对等离子体的射流特性影响最为显著,等离子体自由射流的长度和直径以及冲击钝体条件下的鞘套有效工作长度和厚度均随着压强的降低而增大;提高沿电极环缝注入的工作气体流量或弧电流亦有利于等离子体鞘套尺寸的增加.上述工作有助于进一步开展临近空间飞行器与其周围复杂介质环境间复杂的气动热效应和"黑障"问题的研究. 相似文献
108.
大气压下介质阻挡放电应用领域具有多范畴、深广度、常态化等优势,针对同轴电极放电试验进行了系列参数诊断。采用自主研发的介质阻挡放电助燃激励器,在一个标准大气压、放电频率11.4 kHz、放电峰值电压5.4~13.4 kV(间隔1.0 kV)条件下进行了氩气电离试验。采用原子发射光谱法(AES)对氩等离子体谱线的激发、分光进行了检测分析;选用二谱线法及Boltzmann法测试了电子激励温度;根据Stark展宽效应计算了电子密度;获得了电子激励温度及电子密度随放电峰值电压增长的变化规律。结果表明,在试验电压条件下电子激励温度并不随外加电压的升高而递增,这表明通道内微放电的主要特征并不依赖于外部电压的供给,而是取决于气体组份、气体压强和放电模型,增大外加放电电压仅增加单位时间内微放电的数量,经整合电子激励温度可达3 500 K符合典型的低温等离子体特征;电子密度随外加电压的增长而趋于准线性趋势,电子密度数量级可达到108~109 cm-3,电离度偏弱。这些参数的探索对等离子体研讨有重大意义。 相似文献
109.
An Electrocardiogram Signal Classification Algorithm Based on Improved Deep Residual Shrinkage Networks北大核心CSCD 下载免费PDF全文
心电信号分类是医疗保健领域的重要研究内容.针对大多数方法不能很好地降低样本数量少的类别漏诊率,以及降低预处理操作的复杂性问题,提出了一种基于改进深度残差收缩网络(IDRSN)的心电信号分类算法(即DRSL算法).首先,使用合成少数类过采样技术(SMOTE)扩充数量少的类别样本,从而解决了类不平衡问题;其次,利用改进深度残差收缩网络提取空间特征,其残差模块可以避免网络层加深造成的过拟合,压缩激励和软阈值化子网络可以提取重要局部特征并自动去除噪声;然后,通过长短期记忆网络(LSTM)提取时间特征;最后,利用全连接网络输出分类结果.在MIT-BIH心律失常数据集上的实验结果表明,该算法的分类性能优于IDRSN、DRSN、GAN+2DCNN、CNN+LSTM_ATTENTION、SE-CNN-LSTM分类算法. 相似文献
110.