热力膨胀阀在空气源热泵热水器系统中稳定特性的实验研究

本文对热力膨胀阀在空气源热泵热水器的稳定特性进行了实验研究.通过不同热力膨胀阀开度下的实验数据,分析了热力膨胀阀在系统中的稳定特性.分析了热力膨胀阀在空气源热泵热水器全年运行工况中存在的局限性.提出保证系统稳定运行的方法与建议;指出制冷剂充注量是系统稳定运行的另一个重要因素,只有同时很好地把握住热力膨胀阀开度和制冷剂充注量,才可能使系统运行在最佳工况.     

气凝胶在空间探测中的应用

气凝胶独特的物理特性使得它能在空间探测中被广泛应用。气凝胶超低的密度、极低的热导率以及多孔网络结构使得它能成功地应用在超高速宇宙尘埃粒子捕获、高效热防护、低温推进剂存储、太空服制造等空间探测任务中。对气凝胶在空间探测中的应用情况进行了综述。     

低温沉积Ag-Cu薄膜的耐原子氧和摩擦学性能

采用多弧离子镀在低温(173 K)沉积了Ag-Cu薄膜,通过地面原子氧模拟试验机构考察了薄膜的耐原子氧性能,通过X射线衍射(XRD)、原子力显微镜(AFM)和球-盘摩擦试验机对薄膜结构、耐原子氧性能和摩擦学性能进行了表征,并与室温(300 K)及低温(173 K)沉积Ag薄膜进行了比较研究.结果表明:低温沉积Ag-Cu薄膜由面心立方结构的AgCu合金相和少量Ag或Cu组成,Cu元素合金和低温沉积可细化Ag薄膜的晶畴尺寸、提高其致密性,细密的薄膜结构有利于抑制原子氧对薄膜的攻击,因此低温沉积的Ag-Cu薄膜表现出较好的耐原子氧性能;磨损试验结果表明低温沉积的Ag-Cu薄膜表现出较好的耐磨性,这主要归因于其细密的薄膜结构和较高的膜-基结合强度,此外由于其耐原子氧性能的改善,低温沉积Ag-Cu薄膜在原子氧辐照前后磨损率的增加明显低于低温和室温沉积Ag薄膜.     

低温环境模拟舱室门封构件的热设计与优化

低温环境模拟舱室(设计温度为-205℃～+100℃)的设计关键是尽量减少舱室对外各个接口处的漏热,尤其是门封处。文中针对低温舱室多种门封构件进行了漏热分析,确定了合适的门封构件。为减少漏热,在门封构件内加入液氮热沉,以吸收外部的漏热,减小向内部的漏热。完成了液氮盘管搭接位置的设计,大大减少了外部对内部的漏热量。     

基于多频段DVB-T信号的无源ISAR成像研究

利用多频段地面数字电视广播信号作为外辐射源,进行了无源逆合成孔径雷达成像算法研究。通过获取非相邻通道的信号,巧妙地扩展了信号频带,使之频带宽度足够宽而能在成像中获得足够高的分辨率。在传统的雷达成像方法中需要花大力气做回波的距离对准和相位对准的运动补偿。文中提出利用时频分析的方法,避免复杂的运动补偿,只要在距离向上对准,多普勒即可认为是非时变的,这在很大程度上减少对运动补偿的依赖,使目标在做较为复杂的运动时也能得到清晰的成像结果。并且,针对噪声较大的情况下的成像,在短时傅里叶变换(STFT)的时频分析法成像的基础上,利用CLEAN算法,通过对图像的解卷积滤波,去掉噪声带来的干扰,提取出散射点的位置信息。对比一般的成像算法,仿真实验表明,文中提出的STFT+CLEAN算法的成像结果更为清晰准确。     

一种基于FPGA的多面阵雷达时序控制器设计

多面阵雷达是一种利用多个两维相扫阵面协同工作的相控阵雷达,具有复杂的时序控制需求。针对该需求,提出了一种时序控制器设计方案。该方案利用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,,FPGA)的灵活性和时序准确性,结合参数化设计,实现了Peripheral Component Interconnect express(PCIe)总线接口、通用异步收发器(Universal Asynchronous Receiver/Transmitter, UART)接口、时序产生等功能,很好地保证了复杂时序的统一调度。实际工程应用表明,该时序控制器设计合理,具有良好的稳定性和可测试性。     

基于CNN 的多目标航迹融合算法

针对传统的航迹融合算法精度较低、计算过程需要先验状态估计的缺点,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的航迹融合算法。各局部航迹在融合中心已经过时空校准和航迹关联。由于目标运动轨迹具有时间相关性的特点,采用连续多周期的局部航迹估计,结合深度学习积累经验的能力,解析出当前时刻的更精确的系统航迹估计,实现航迹融合。实验表明,该种融合算法能够处理具有共同过程噪声复杂环境干扰下的综合误差,并且在不同传感器和环境情况下,以相同的CNN模型结构训练,融合后的系统航迹误差均方差都低于各局部航迹误差均方差,证明了该算法能够提高航迹精度,具有可行性。     

基于OFDM信号的外辐射源雷达杂波信道估计

基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号调制特性的外辐射源雷达杂波信道状态信息估计方法,针对OFDM外辐射源雷达探测存在的问题,提出了基于信号特性的处理方法。针对该体制雷达中纯净的直达波信号获取问题,提出基于模糊函数的方法提取导频的周期信息,从而得到导频的位置信息,然后,利用导频信息得到杂波信道脉冲响应信息估计。相比常规的处理方法,文中方法能够在参考信号包含多径时得到正确的杂波信道状态信息。     

基于时间序列分析的链路质量预测和稳定路由算法研究

针对现有链路质量预测算法不适用于实际通信场景的问题,该文提出一个不依赖于任何特定信号传输模型和节点移动模型、低复杂度的实时链路质量预测算法,并将其应用于稳定路由协议设计。通信节点存储并更新其邻节点的接收信号强度集合以构成时间序列,将时间序列分析中的局部线性核平滑方法和滑动窗口局部多项式预测方法引入链路质量判断及预测。在此基础上,结合跨层协作思想,提出了节点移动自适应的提前路由修复机制。仿真结果表明,该预测算法具有较高的预测准确度,并能显著增强路由稳定性,提高网络性能。     

基于弱监督学习的去噪受限玻尔兹曼机特征提取算法

针对现有特征提取方法难以实现从含有复杂背景的图像中提取有用目标特征的瓶颈问题,提出了基于弱监督学习的去噪受限玻尔兹曼机特征提取算法.首先,利用训练样本,通过无监督学习方式训练一个标准受限玻尔兹曼机模型,从而获得一个包含可视单元层和隐藏单元层的层次结构模型;然后,对可视层的每个单元引入二值转换单元,对隐藏层,根据各节点的激活值大小和激活频率将其分为两组:前景特征隐层单元和背景特征隐层单元,得到一个二元混合式去噪玻尔兹曼机的模型;最后,通过多模交互方式,利用有限数量的样本标签信息对输入样本逐像素地进行采样训练,以此来提取目标特征.实验表明,本文的特征提取算法能够有效地从复杂的干扰背景中提取目标特征,提高了目标识别精度.