以雷电机理诠释大底盘建筑群电源SPD配置

引入雷电冲击电流分时段特性的重要机理,在细究电感特性的基础上,以电感线路电流不能突变为原理,解释说明雷击建筑物时的高电位在雷击"换路"一刹那间先于雷电流发生,并在大底盘建筑群内可靠传导,形成一全范围的高电位"等电位面".据此得出结论:大底盘建筑群是一栋电位紧密关联的防雷建筑物,在装设电源SPD时应将大底盘地面上多栋物理形态分开的建筑合并视为完整的单一一栋建筑,并根据低压电源线路进出大底盘建筑群的不同情况分别按GB 50057-2010《建筑物防雷设计规范》第4.3.8条第4、5款进行电源SPD配置.     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

有机二氟化硼配合物的合成及压致变色性能表征

以阿伏苯宗和三氟化硼为原料,经过一步反应,合成阿伏苯宗二氟化硼(BF2AVB),产物的结构经1HNMR谱确证.基于荧光光谱与X射线粉末衍射测试,对BF2AVB的压致发光性能和机理进行研究.本实验原料易得,反应条件温和,实验操作简单,反应收率高.BF2AVB的压致变色现象明显,通过探讨压致变色机理,加深同学对压致变色材料的了解.同时,该实验可以拓展学科知识,激发学生的专业热情和科研兴趣.     

跌坎式底流消力池边墙突扩宽度对池长的影响研究

对于山区峡谷,底流消能工长度方向工程布置往往受限。通过水工模型试验,研究跌坎深度10cm,跌坎式底流消力池边墙突扩宽度变化时,池内水流流态、底板时均压强及脉动压强不均匀系数的变化对消力池池长的影响。成果表明:流量Q=12L/s,相对于传统的底流消力池,突扩宽度由5cm依次增加到10、15、20cm时,消力池池长缩短长度分别为24、27、29cm。     

分级轮叶片结构和转速对分级性能影响的仿真

运用Fluent软件,采用液-固两相流的数值模拟方法,对超细粉体湿法离心分级机分级腔内流场进行数值模拟仿真;选用重整化群k-ε湍流模型和欧拉多相流模型,利用多重参考坐标系法,在稳态条件下,分析不同形状分级轮叶片分级腔内流体的速度分布情况,研究不同形状分级轮叶片对分级机分级性能的影响;选用离散相模型,在非稳态条件下,分析分级腔内颗粒轨迹的规律,研究分级轮转速对分级粒径的影响。结果表明:相比于直叶片和斜叶片,弧形叶片分级效果更好;采用弧形叶片结构,当分级轮转速为1 000 r/min时,分级粒径大于1μm,分级轮转速为2 000 r/min时,分级粒径接近1μm,当分级轮转速为3 000 r/min时,分级粒径小于1μm,增大分级轮转速有利于减小分级粒径。     

基于二分比较法的架空线路故障判断原理及其应用

针对架空线路故障判断问题,文章介绍了二分比较法的原理及二分巡线器,并通过实例阐述其现场应用     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

基于残差决策的自动飞行控制系统远程实时故障诊断

针对自动飞行控制系统结构复杂、关联部件众多,发生故障时诊断时间长,从而影响飞机运行效率的问题,提出一种基于飞机通信寻址报告系统(ACARS)的远程实时故障诊断方案。首先,分析自动飞行控制系统的故障特点,设计搭建检测滤波器;然后,利用ACARS数据链实时发送的自动飞行控制系统的关键信息进行相关部件的残差计算,并根据残差决策算法进行故障诊断及定位;最后,针对不同故障部件残差间的差异大、决策门限无法统一的缺点,提出基于二次差值的残差决策改进算法,减缓了检测对象的整体变化趋势,降低了随机噪声和干扰的影响,避免了将瞬态故障诊断为系统故障的情况。实验仿真结果表明,基于二次差值的改进残差决策算法避免了多决策门限的复杂性,在采样时间为0.1 s的情况下,故障检测所需时间大约为2 s,故障检测时间大幅降低,有效故障检测率大于90%。