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1.
针对立方调频(Cubic Frequency Modulated,CFM)信号的参数估计问题,提出了一种基于高阶模糊函数(High order Ambiguity Function,HAF)和相参积累三阶自相关函数(Coherently Integrated Trilinear Autocorrelation Function,CITAF)的参数估计方法。利用HAF将立方相位信号降阶为二次调频(Quadratic Frequency Modulated,QFM)信号,再利用CITAF完成参数估计。由于CITAF能够在时域和时延域完成信号能量的二维相参积累,其实现过程利用复乘、傅里叶变换和加法操作即可完成,因此该方法能够提高参数估计的分辨率和抗噪声干扰能力,并保持较低的计算量。实验结果证实了该算法的有效性和性能上的优越性。  相似文献   
2.
材料纳米化以后,会对其性能有着很大的影响。6方氮化硼纳米化后因其具有独特的物理化学性能,扩大了它的应用范围。文中重点阐述了制备6方氮化硼纳米片的物理和化学方法,简单分析总结了不同方法的优缺点,并且对纳米氮化硼的未来发展进行了展望。  相似文献   
3.
4.
笼形含能化合物因能量高、密度大而成为当前含能材料领域的研究热点,阐明其热分解机理对于深入研究其爆轰机理及提高热稳定性均有重要意义。以笼形骨架为线索,介绍了金刚烷衍生物、立方烷衍生物和异伍兹烷衍生物三类笼形含能化合物的热分解研究进展,总结了上述三类笼形化合物热分解规律:金刚烷衍生物热分解始于取代基且具有“桥头C”效应,立方烷衍生物热分解通常始于笼形结构的C?C键,多硝基异伍兹烷热分解一般始于脱硝基。后续研究应进一步丰富笼形含能化合物的种类,开展笼形化合物热分解的系统性研究,特别是笼状骨架的热分解机理研究。  相似文献   
5.
以汽车扶手箱下盖板为研究对象,研究了保压压力、保压时、冷却时间、模具温度以及注塑温度五个注塑工艺因素对大型薄壁塑料件翘曲变形的影响。利用拉丁超立方抽样设计试验方案,基于Moldflow软件确定浇口位置、设置浇注系统和冷却系统,并对注射成型过程进行模拟仿真。通过对25组试验进行回归分析获得二阶回归模型,并结合遗传算法全局寻优,得到的最佳工艺参数组合为保压压力100 MPa,保压时间10 s,冷却时间12 s,模具温度60℃,注塑温度250℃。结果表明,优化后的翘曲降低为1.592 mm,成型质量有所提高。  相似文献   
6.
通过建立典型钢框架的连续倒塌分析数值模型,使用拉丁超立方抽样方法抽取随机样本进行可靠度分析,考虑结构参数的不确定性影响,确定完好结构在地震作用下发生局部损坏的概率。以大震作用下可靠度指标最小的构件作为结构的失效构件,基于整体可靠度方法,采用拆除构件法对失效构件进行拆除并施加地震荷载进行分析,得到不同失效模式下受损结构发生连续倒塌条件可靠度指标和失效概率。最后结合失效构件的失效概率,研究结构在地震作用下的连续倒塌全概率可靠度。研究表明,运用可靠度理论对钢框架结构进行连续倒塌可靠度分析,可以直观地得到地震作用下钢框架结构发生连续倒塌的概率,为准确评价钢框架结构在地震作用下的抗连续倒塌能力提供依据。  相似文献   
7.
8.
《塑料科技》2019,(12):65-69
以聚丁烯-1(PB-1)为基体,不同粒径的氮化硼(BN)为导热填料,采用HAKKE转矩流变仪、模压成型工艺制备PB-1/BN导热绝缘复合材料,并研究了BN粒径对PB-1/BN复合材料的导热、结晶、流变以及力学等性能的影响。结果表明:BN的加入,PB-1/BN复合材料的导热率有了明显提高。其中,当BN质量分数为30%,粒径为5 000目时,复合材料的导热系数达到0.81 W/(m·K),较纯PB-1提高了2.375倍。同时,BN的加入,使PB-1/BN复合材料的流变性能均高于纯PB-1,而复合材料的熔融温度和结晶度均呈现降低趋势,力学性能也有不同程度的降低。  相似文献   
9.
以短切石英纤维和莫来石纤维为骨架,氮化硼粉和硅溶胶为粘结剂,采用水基料浆制备了具有鸟巢结构的刚性隔热材料,研究了纤维配比及氮化硼含量对刚性隔热材料密度、显微结构、热导率及压缩强度的影响.结果 表明,通过调整氮化硼含量,材料密度在0.21 ~0.34g/cm3变化,随氮化硼含量增加,三组隔热材料的密度和压缩强度逐渐提高,隔热性能有轻微降低,当氮化硼加入量为8wt%时,材料300℃和700℃的热导率分别为0.055 W· m-1·K-1和0.078 W-m-1·K-1,压缩强度可达2.73 MPa,相比较2wt%含量样品的压缩强度(1.44 MPa)提高了90%.  相似文献   
10.
为了减少风力发电的波动性和随机性对电网造成的冲击,常通过配置储能系统进行风电功率波动的平抑,对此提出了一种基于遗传算法的混合储能风电平抑功率优化策略.首先,基于小波包分解将风电信息分解为高频和低频信号,形成初始功率分配策略;其次,根据当前时刻策略的平抑结果与上一时刻的平抑结果作为评估指标,形成遗传算法的适应度函数;最后,通过拉丁超立方采样生成样本空间内均匀分布的初始种群,通过多次迭代实现功率分配最优策略.以某风电场实际24 h风电数据为例进行算法的验证,结果表明:该算法可以实现混合储能的优化功率分配,相较于未经优化的功率分配策略展示出明显的优势.  相似文献   
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