信号源复反射系数测量技术研究

详细研究了基于功率技术的信号源复反射系数测量方法。此方法采用相对功率,通过插入不同的二 端口网络得到不同的方程以求解信号源的复反射系数,测量不确定度大大降低。以测量功率计50MHz 参考信号源 和安捷伦8267D 为例采用精确方程和图解近似方法详细分析了此测量过程。这一方法可以运用到其他信号源反射 系数测量中。     

基于两视点视频融合技术的裸眼3D显示的研究

提出了一种主要针对小尺寸的显示器如笔记本电脑的、两视点视频信号实时融合的系统。首先,根据显示器的架构组成及数据接口形式选用合适的芯片,包括不同格式视频信号间的转换芯片及实现视频融合的芯片。然后,根据各芯片的输入输出引脚的定义及它们的位置关系,进行各元器件的合理布局、走线。最后,结合显示屏上贴的柱镜光栅的光学参数,下载程序到转板上的各芯片中。通过验证,转板上的视频信号的处理速率可达到2.24Gbits/s。系统能够高效地实现两视点视频融合,在贴有柱镜光栅的笔记本电脑上可以看到很好的裸眼3D视频实时显示效果。     

铝型材均匀化着色电源的研究及应用

简要介绍了铝型材电解着色技术及特点,重点阐述了均匀化着色电源的主回路结构、控制模型、控制参数和样机试验结果,并给出了现场应用的实际波形和着色效果。     

基于瞬时无功理论的不对称负荷SVC装置研究

针对电力系统日益增多的三相不对称负荷所造成的电网功率因数低、电压波形畸变等问题,本文以平衡化原理与瞬时无功理论为理论支撑,提出一种静止无功补偿装置(Static Var Compensator)补偿导纳新算法。该算法通过对负荷电流有功分量和无功分量的解耦,利用提取出的无功分量计算理想补偿导纳,相比传统算法检测更为简便,且不受谐波分量影响。在Matlab/Simulink环境下建立TCR+FC型SVC模型,通过对三相不对称负荷的仿真,证明了所提算法的正确与可行,也验证了SVC装置对平衡三相不对称网络的有效性。     

连续冷却条件下Ti-1300合金的组织演变与连续转变图

通过OM、SEM、TEM和EBSD研究了Ti-1300合金在连续冷却条件下组织演变规律和亚稳β相的分解形式,并采用高精度膨胀法建立了合金的连续冷却转变动力曲线。结果表明：当连续冷却速度比较缓慢时,Ti-1300合金发生β → α + β转变,并获得集束状的显微组织;而当冷却速度0.3 °C/s ＜v＜ 1.5 °C/s时,Ti-1300合金发生β → α + β + β_m,并获得细针状的α + β组织和残余的β_m相;当冷却速度大于3 °C/s时,Ti-1300合金基本获得全部β相,所以把3 °C/s认为是合金的临界冷却转变速度。在缓慢冷却过程中,Mo当量梯度是合金中α相生长主要动力。随着冷却速度的增加,Ti-1300合金的显微硬度先增加后降低,在冷却速度为0.3 °C/s时,显微硬度达到最大值。     

WSN网络中一种新的关联规则数据挖掘算法

在无线传感器网络（WSN）中,传感器关联规则在很多方面有着重要作用。但是大部分关联规则的数据挖掘算法都要求获取传感器节点的行为数据。同时,将这些数据传输到sink节点,并且由sink节点创建传感器数据库,并应用不同的算法从传感器数据库来发现关联规则。本文则提出了一个网络内部机制来查找频繁项集。因此,节点只发送传感器频繁模式到sink节点,而不是节点整个活动集,从而节省sink节点开销。     

航空发动机冲蚀损伤及防护涂层研究进展*

航空发动机高速发展,其服役工况日渐严苛。飞机在高低空飞行、起飞和降落过程中,空气中的沙粒、火山灰、 雨水和冰晶等在高速气流作用下不可避免地被吸入发动机内,与燃烧室等热端部件工作过程中产生的高温多相冲蚀流体共同作用,造成各类冲蚀损伤并严重影响航空发动机服役期间的安全性。开发有效的航空发动机冲蚀防护技术及高性能冲蚀防护涂层已成为航空发动机安全服役的必要保障,但目前系统介绍航空发动机冷热端部件冲蚀损伤形式的文献极少。针对航空发动机服役环境下冷热端部件的主要冲蚀形式及产生原因进行归纳,分析航空发动机服役工况特点与冲蚀破坏机理。对航空发动机用抗冲蚀涂层体系进行归类,并对其研究进展及性能进行阐述,归纳航空发动机冲蚀防护领域的测试方法和国内外各学术团队的探索性研究。总结当前研究成果并作以展望,为航空发动机冲蚀损伤的研究和新型防护涂层的设计提供参考。     

工厂供配电系统备用电源自投切换功能的探究

不少工厂由于行业的原因和产品的性质,往往要求生产工艺具备连续性,以实现防止易燃易爆产品发生安全事故,因此对供配电系统的可靠性提出了极高的要求。本文通过详尽分析备用电源自动切换的原理,分析了备用电源的正常切换与备用电源的事故切换,在此基础上设计了基于微机的备用电源快速切换自投功能,对于工厂配电网的安全运行具有比较好的理论价值与实践意义。     

基于GA-GRNN数据挖掘的SCR脱硝系统建模优化研究

火电厂选择性催化还原法(SCR)烟气脱硝系统是处理燃煤机组烟气排放NOx污染的主要途径,但该系统具有多输入变量、环境影响复杂、时变非线性等特征,因此建立准确的系统模型是SCR优化控制的基础。提出了一种融合遗传算法(GA)主元分析和广义回归神经网络(GRNN)数据挖掘的SCR系统建模方法。首先使用GA对运行数据进行变量选择优化计算;然后将最优变量作为GRNN的输入量,利用数据挖掘技术建立SCR系统数据模型。基于某电厂机组运行数据的实例分析表明,该方法建立的模型具有复杂度低、精度高、泛化能力强等优点。