单向开口阀式Savonius水轮机及其水动力性能研究

为提高Savonius水轮机的能量捕获效率, 提出一种单向开口阀式Savonius转子设计. 建立转子三维数值模型, 仿真分析转子叶片开口率和曲率等参数对水轮机性能以及减流效果的影响. 最后, 搭建实验平台, 开展物理模型对照实验, 验证数值模拟结果的准确性. 结果显示, 叶片的曲率半径较大且开口率较小时, S型水轮机的水动力性能有效提升; S型转子开口率为0.2时, 性能平均比无开口的S型转子提升33.57%; 当叶片的曲率半径在50~之间时, S型转子具有较好的减流效果, 在S型转子后方范围内, 可减少35%的流速.     

VIENNA整流器及其控制策略研究

VIENNA整流器可工作在单位功率因数,电流谐波含量小,对电网几乎无污染,且三电平拓扑可使MOSFET最大承压下降一半,很适用于船舰系统中的大功率场合。首先分析了三相三线制VIENNA整流器的工作原理,并建立其数学模型。然后分析了VIENNA整流器的空间矢量脉宽调制(SVPWM)控制原理并研究三电平SVPWM的简化实现方法,研究了电压矢量对直流侧电容中点电位的影响并得到一种基于SVPWM的中点电位平衡控制策略,在此基础上进行了仿真及硬件试验,证明了控制策略的有效性。     

基于两级卷积神经网络的相控阵雷达行为识别

相控阵雷达作为新体制多功能雷达广泛应用于战场。对相控阵雷达行为的分析与识别有利于电子对抗策略的优化。使用跟踪密度将雷达行为进行细化,并使用两级卷积神经网络(CNN)对相控阵雷达进行行为识别。将相控阵雷达一个波位上所发射的一组脉冲作为一个波形单元,并基于波形单元的幅度与波形序列,使用第1级CNN实现工作模式识别,进一步使用第2级多列CNN实现搜索加跟踪(TAS)模式下的跟踪密度估计。最终,结合工作模式与跟踪密度给出雷达行为识别结果。仿真实验验证了本算法的有效性。     

一种时差定位系统模糊分析

针对四站时差定位系统求解非线性方程组出现的模糊问题,从定位效能、布站优化、先验信息提取方面进行综合考虑,分析了消除模糊值的3种方式,并通过工程项目的仿真分析,得到一种时差定位系统的最优配置方式.