埋地铁磁小管道腐蚀力-磁耦合仿真研究

利用ANSYS有限元分析软件,对腐蚀管道模型在受内压及地磁场作用下的力-磁效应进行模拟,得出了管道模型在不同腐蚀间距及不同腐蚀深度下的应力分布和磁信号分布;同时利用管道弱磁检测仪对青海油田所辖管段的埋地小管道进行了检测,通过分析检测到的管道表面磁感应强度分量的梯度值dB_X、dB_Y、dB_Z的波形特征,确定了腐蚀缺陷位置,并将检测分析结果与模拟结果相比较,证明了两者有较好的一致性;结果表明利用管道磁信号的波形特征判断腐蚀缺陷的评价方法具有合理性,能够对埋地管道在非开挖状态下进行早期诊断,为弱磁检测技术提供理论依据。     

埋地铁磁管道环焊缝非开挖定位技术研究

利用RD8000测绘管道路由,使用非接触式金属磁记忆检测仪在埋地铁磁管道正上方采集管段信号。通过Savitzky-Golay滤波器对数据进行滤波,发现当磁感应强度法向分量变化量梯度K_z过零点,且磁感应强度切向分量变化量梯度K_y出现极值时,可以判断该特征位置为环焊缝位置。通过对比磁信号图中相邻环焊缝的相对距离ΔL_1与建设期管节长度ΔL_2,可以匹配磁信号图中环焊缝所对应的建设期编号,且误差小于1 m。最终结合磁记忆检测仪采集的GPS信息,从而确定目标环焊缝地理位置。     

凹槽型织构化径向轴承的润滑性能研究

在径向滑动轴承表面设计轴对称分布的矩形凹槽织构,基于雷诺方程建立其有限长径向滑动轴承动压润滑模型,研究织构参数对滑动轴承承载能力和摩擦阻力系数的影响。结果表明：带矩形凹槽的全织构轴承相对光滑轴承具有更好的承载性能,但织构对摩擦阻力系数的降低影响微弱;随织构宽度的增大,承载力增加,但相应的摩擦阻力也会随之增大,存在最优织构宽度使轴承在较小的摩擦力下,获得更大的承载力。矩形凹槽的参数对轴承润滑性能具有重要的影响,合理选用参数可以明显改善轴承润滑性能。     

Si基光子器件的p-i-n电学结构模型及分析

为了设计研制基于载流子色散效应的Si基光子器件 ,本文针对Si基光子器件的电学结构,利用Silvaco的器件仿真工具Atlas,并根据 载流子色散理论, 结合有限差分(FD)法,建立了基于p-i-n结的电学结构模型。 同时,为了提高模型的实 际应用水平,采用0.18μm CMOS工艺线制作Si基马赫-曾德尔调制器(MZM), 并进行相应的实验验证与分析。本文工作将为从物理层面上优化Si基光子器件设计提供帮助 。     

Si基光子器件的p-i-n电学结构模型及分析

为了设计研制基于载流子色散效应的Si基光子器件,本文针对Si基光子器件的电学结构,利用Silvaco的器件仿真工具Atlas,并根据载流子色散理论,结合有限差分(FD)法,建立了基于pi-n结的电学结构模型。同时,为了提高模型的实际应用水平,采用0.18μm CMOS工艺线制作Si基马赫-曾德尔调制器(MZM),并进行相应的实验验证与分析。本文工作将为从物理层面上优化Si基光子器件设计提供帮助。     

分布式 ＭＩＭＯ 声纳系统中移动目标的精确定位方法

分布式MIMO声纳系统具有空间分集与复用增益的特点,能显著提高目标检测精度。针对分布式MIMO声纳系统中的移动目标定位问题,考虑不同发射机声纳信号到达移动目标上的位置延迟,本文提出了一种分布式MIMO声纳系统中的移动目标精确定位方法。采用时间延迟与多普勒频移测量相结合的方法,设计了移动目标初始位置以及运动速度的非约束权重最小二乘(UWLS)以及约束权重最小二乘(CWLS)方法。算法的仿真结果表明,UWLS以及CWLS能有效消除位置延迟的影响,减少估计误差。相比于UWLS方法,由于利用了约束关系,CWLS方法的定位精度更高,更接近于克拉美罗下界(CRLB)值。     

基于超声检测的变形管道维抢修评价方法

为了从定量分析的角度对在役管道进行评价,基于超声LCR波油气管道在线应力检测装置开发了油气管道在线应力状态无损测量技术,并围绕地质灾害变形管段建立了“应力初测评价-维抢修措施建议-应力复测评价-管道定期检测”的工程现场管道维抢修评价方法,并对该方法进行了现场工程试用。结果表明,该方法是评价地质灾害变形管段在线应力状态的有效手段,为变形管段安全裕度和修复质量的定量评价提供了依据,为变形管段的后期维护提供了技术支持。     

结合太赫兹光谱与机器学习的小麦霉变程度判别

为快速、准确地判断小麦籽粒的霉变程度，研究基于太赫兹时域光谱技术，结合支持向量机（support vector machine,SVM）、随机森林（random forest,RF）和极限学习机（extreme learning machine,ELM）的霉变小麦定性分析方法。首先，将小麦籽粒分为正常、轻度霉变、中度霉变和重度霉变4类，利用CCT-1800太赫兹时域光谱仪获取小麦样本在0.1～4.0 THz波段的光谱数据。对比采用不同光谱预处理方法对判别结果的影响后，使用主成分分析、线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）、t分布随机近邻嵌入3种方法对光谱数据进行降维，结果表明LDA的降维效果最好。最后，构建基于SVM、RF和ELM的小麦霉变程度判别模型，结果显示SVM的判别效果最好，当核函数选择多项式核、误差惩罚系数为1时，判别准确率高达98.61%，预测集均方根误差值为0.142 9。本研究表明利用太赫兹光谱技术可实现小麦霉变程度的准确检测，为食品安全和粮食贮藏检测提供一种检测手段。