微波辐射下壳法用高邻位酚醛树脂的合成

在传统加热合成高邻位壳法用酚醛树脂的基础上,就催化剂类型、微波功率及辐射时间等对微波辐射下树脂合成的影响进行了研究.结果表明:在微波辐射下,采用某类二价金属弱酸盐催化,可在相当短的时间内获得具有强烈邻位联接特征的壳法用高邻位酚醛树脂,与传统加热相比,微波辐射具有回流温度高,反应速度快,合成时间短的特点.     

微波辐射计在航空遥感海冰中的应用研究

本文建立了海冰的微波幅射理论模型,并分析和处理了航空遥感测试数据。本文以L·Tsang和J·A·Kong的单层模型为基础,将其模型进一步推广,给出了一般多层随机介质的非相干波幅射模型,指出可用一组线性方程组来描述层状介质的微波辐射,并用稀疏矩阵求得了方程组的解。在此基础上,对某些特定情况下的模型进行了分析,研究了微波辐射计探测冰厚的能力与穿透深度的定量关系。指出最大探测厚度正比于穿透深度,比例系数在1～1.5之间。同时从能量传输的角度出发,给出了相应的物理意义。还利用优化技术对实验结果进行回归分析,给出了不同波段的处理结果,同时与模型的计算结果进行了比较和解释。     

宽带综合业务数字网中异步转移模式技术

本文阐述了BISDN(宽带综合业务数字网)的最新技术——ATM(异步转移模式)技术,较系统地分析了Cell(信元)结构及网络组成,为光波与微波相结合的宽带综合业务数字网的建立提供了依据,增强了其先进性。     

含Ni2+化学镀废液微波处理研究

探讨了微波辐照时间、微波功率大小、活性炭和NaOH添加量等对废液中Ni²⁺处理效果的影响,并对作用机理进行了分析。研究发现,加入活性炭并引入微波作用能够明显提高沉淀反应速率,活性炭在反应中起到催化剂作用;随着微波功率的增加,Ni²⁺沉淀反应速率不断提高,最终出现饱和;Ni²⁺质量浓度为1.25 g/L的废液100 mL,NaOH添加质量1.12 g时,沉淀反应达最佳状态。     

基于磁控管阳极电流检测的负载状态获取技术

完整的微波系统通常配有定向耦合器以及微波功率计来检测反射功率,并以环行器来隔离反射回来的微波,以保护磁控管不被异常工况所损坏,以及实现更有效的加热控制。小功率磁控管因成本问题通常不会配备昂贵的微波反射检测系统以及环行器,在环行器失效以及未使用环行器的小功率微波系统中,磁控管的极易烧毁。为了解决上述问题,通过研究磁控管的起振模式,在变频电源上检测起振时阳极电流的脉宽特性,实现了对负载状态的获取,可以有效地保护磁控管不会在异常工况下损坏,并实现可靠的微波加热。     

用于热阴极的热子绝缘层研究

研究了热子涂层的原材料粒度对热子绝缘层质量的影响,粒度过细或过粗,涂层附着不均匀,烧结后涂层表面开裂、起皮、粗糙、掉粉严重。采用粒度级配的配比方案制备了氧化铝涂层,电镜分析表明,涂层致密,质量得到明显改善;与原有工艺相比,氧化铝涂层抗压能力提高了1倍。     

微波多模腔体对水性聚氨酯涂膜加热仿真分析

水性聚氨酯为水与高分子聚酯材料的混合材料,工业上采用热风和红外干燥方式对水性聚氨酯材料进行干燥存在干燥效率低同时时间长等问题。为解决在传统干燥过程中存在的问题,本文通过使用有限元方法对水性聚氨酯涂膜在多模微波腔体内进行建模,通过测试并拟合水性高分子聚氨酯乳液介电常数随温度的变化曲线;仿真了微波干燥方式下涂膜的温度分布,获得了涂膜整体平均温度随微波功率的变化仿真结果,确定了在相同的时间内有利于水性聚氨酯涂膜干燥的微波功率,仿真了在该微波功率下涂膜整体温度随时间的动态变化过程。     

微波加热钛精矿试验建模及温度控制器设计

微波加热物料是一个复杂的过程。在加热的过程中,物料温度会受到介质物理参量的温变等因素的影响。通过开展微波加热钛精矿试验,获取试验数据,并得到飞升曲线;结合Cohn Coon公式和温控对象的特点,建立微波加热钛精矿的对象模型。在此模型的基础上,分别采用经典PID和Smith预估两种控制策略,对微波加热过程中的温度进行控制;利用Matlab环境下的Simulink工具,对两种控制过程进行仿真分析研究,并对其结果进行比较分析。分析结果表明,经典PID策略有明显局限。它对具有大时滞、非线性、时变性,以及不确定性等复杂性特征的系统(微波加热等)的控制效果不理想。而采用具有鲁棒性的Smith预估策略,能够极大程度地减小微波加热过程中的超调量,使控制性能得到提升。     

基于FY-MWRI的中国西部被动微波积雪判识算法北大核心CSCD

积雪是冰冻圈中分布最广泛的要素,在气候变化以及水文循环中扮演着重要角色。微波遥感因其全天时全天候工作、具有一定穿透性等优势,成为积雪监测的重要手段。利用FY-3C卫星同步观测获取的微波成像仪(MWRI)被动微波亮度温度数据、融合可见光红外扫描仪(VIRR)与中等分辨率成像光谱仪(MERSI)数据得到的积雪产品,结合MODIS地表分类数据、地表温度数据,发展了基于国产卫星数据的被动微波积雪判识算法。首先提取无云覆盖的不同地表类型被动微波数据像元样本,然后对各地表类型的微波特征进行分析,利用空间聚类的方法,得到TB19V-TB19H、TB19V-TB37V、TB22V、TB22V-TB89V、(TB22V-TB89V)—(TB19V-TB37V)这五类可以较好地区分积雪和其他类似积雪地表的指标。最后应用MODIS积雪产品为参考对该积雪判识算法进行精度评价,该算法在中国西部积雪判识总体精度为87.1%,漏判率为4.6%,误判率为23.3%;Grody算法判识总体精度为78.6%,漏判率为9.8%,误判率为30.7%,该算法判识精度高于Grody算法;通过Kappa系数分析比较,该算法积雪判识结果的Kappa系数值为47.3%,高于Grody算法判识结果的Kappa系数值39.9%,表明该算法积雪判识结果与MODIS积雪产品判识结果一致性更好。     

基于Triple-Collocation方法的微波遥感土壤水分产品不确定性分析及数据融合

微波遥感可以获取大范围的地表土壤水分信息,以及由此得到全球尺度的土壤水分产品。但由于传感器观测配置和反演方法等诸多因素的影响,使得不同的土壤水分产品在精度和可靠性方面存在差异。基于Triple-Collocation（TC）方法,在青藏高原那曲地区的0.25°×0.25°和1.0°×1.0°两个空间尺度上对AMSR2、SMAP和SMOS 3种土壤水分遥感产品进行不确定性分析,开展基于随机误差的数据融合算法研究。研究结果表明:不同遥感产品间的随机误差在空间分布上存在显著的不一致性,使得应用传统的算术平均方法进行数据融合不具有普适性。基于此不确定性,对3种产品配赋相应的权重进行融合,相比于3种土壤水分原始数据集,融合产品不仅具有更丰富的数据量,也会对数据精度有所改善。当遥感产品间的随机误差接近时,等权重和优化权重的融合结果非常接近;当遥感产品间的随机误差差异较大时,基于不确定性的数据融合方法相比等权重方法可以明显的提高融合数据的精度。