大小叶盘-硬涂层阻尼结构的解析建模和振动分析

对叶片涂敷NiCoCrAlY+YSZ硬涂层,研究具有硬涂层的大小叶盘的动力学模型和振动特性,主要研究硬涂层对大小叶盘的阻尼减振性能的影响.首先,利用复模量理论和Oberst梁理论,建立了涂层大小叶盘结构的解析模型;然后,基于Gram-Schmidt法和Rayleigh-Ritz法,求解涂层大小叶盘结构的模态特性和受迫响应.结果表明:硬涂层阻尼对大小叶盘固有频率的影响很小,但能使模态损耗因子提高4倍,说明硬涂层可以有效提高大小叶盘的阻尼性能;此外,涂敷硬涂层可以有效抑制其受迫响应.     

氨制冷系统安全完整性等级的确定

在安全完整性等级的评价过程中定义了风险概率降低值Q_○rpr,并给出了Q_○rpr的计算公式.Q_○rpr是用来表征风险概率降低的大小,其数值大小与系统安全完整性等级所要求的失效概率存在对应关系,进而可以确定系统的安全完整性等级.在经典的HAZOP-LOPA评价方法中融入Q_○rpr的计算,可以更加准确、快速地评价系统的安全完整性等级.采用该方法对氨制冷系统进行安全完整性等级评价.分析了氨制冷系统可能发生的泄漏爆炸事故,并对其安全相关系统进行了安全完整性等级评价,验证了该方法的有效性和可行性.     

Ag/RGO@DE复合微粒的制备及光催化还原对硝基苯酚

为了有效还原污染水中的硝基化合物,采用原位法制备了具有高效催化活性的纳米银/还原氧化石墨@硅藻土(Ag/RGO@DE)复合微粒。利用SEM,XRD,XPS和FTIR等测试方法对所制备复合微粒的形貌、微观结构和组成进行了表征,采用UV-vis DRS,PL和光电流等测试分析了复合微粒的光电性能,以对硝基苯酚还原作为模型反应,考察了不同银和RGO负载量对Ag/RGO@DE复合微粒光催化性能的影响。结果显示,RGO为片层结构,纳米银颗粒分散于RGO和硅藻土DE表面及片层间,为面心立方晶型;纳米银的引入显著提高了RGO基体对可见光的吸收及其光生电子-空穴对的分离效率;当银质量分数为2.5%,RGO质量分数为26.6%时,Ag/RGO@DE表现出最佳的光催化还原活性。因此,Ag/RGO@DE复合微粒具有良好的光催化稳定性,对4-NP的还原反应具有高效催化活性。     

基于双路奇异值分解的信号降噪方法

针对常规奇异值分解对强噪声抑制效果不佳的问题,提出了一种基于双路奇异值分解的信号降噪方法。首先采用奇异熵定阶的方法对高阶噪声进行预处理,然后从双路奇异向量的相关性出发确定低阶噪声奇异向量的位置,最后将剩余的奇异值与奇异向量重构得到优化估计的降噪信号。仿真实验表明：双路SVD相比常规SVD的降噪方法在低信噪比、白噪声的环境下信噪比增益提升4.07 dB,与纯净信号波形相关系数增量提升0.11。以一段受到座舱噪声污染的语音信号为实验对象,文中方法与双通道自适应噪声抵消的降噪方法对比,信噪比增益提升4.83 dB,运算耗时缩短1.5 s。此外,文中方法不受噪声类型的限制,对于有色噪声和单频干扰甚至混合噪声同样具有良好的适应性,有广泛的应用前景。     

超构表面设计及其应用

超构表面作为二维形式的超构材料,在分界面处可以对透射、反射电磁波产生特定的相位分布,因此能够灵活调控电磁波前。超构表面的低剖面二维平面结构,在电磁调控领域具有广泛的应用前景,一系列的超构表面应用应运而生。主要介绍了超构表面的设计发展以及其应用,主要包括天线应用、RCS减缩、特殊波束、有源超构表面等4个方面。首先,在天线应用方面,超构表面可用于实现高增益透镜和极化转换功能;其次,从吸波型和散射调控型2种不同工作机理的角度介绍了应用于RCS减缩的超构表面;然后,针对特殊波束,主要介绍了超构表面在涡旋波束和全息成像中的应用;最后,从加载不同有源原件的角度分析有源超构表面的发展,并未来超构表面发展值得深入研究的方向。     

基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

混沌同步系统降噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.      

CEEMDAN自适应阈值去噪算法在地震方向的应用

提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)的自适应阈值去噪算法。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF,intrinsic mode functions),根据样本熵理论,对IMF分量中高频分量自适应选取,根据噪声和有用信息与原始信号的相关性不同,对高频分量中的噪声系数定位,利用能量熵选取噪声主区间,用高频分量中噪声主区间的噪声系数方差作为阈值,对高频分量进行阈值去噪,进一步去除噪声,保留高频中的有用信息,最后将信噪分离的高频分量和低频分量重构。分别对合成和实际地震信号去噪处理,并与常规去噪算法进行对比。数据仿真和实验结果表明,在原始信号信噪比为0.5dB时,常规与改进算法去噪后信噪比分别为4.55dB和9.97dB,大幅提高信噪比,达到随机噪声压制的目的,实现了高频分量的自适应选取和高频分量中有用信息的再提取。     

双模式消声器气流再生噪声试验与仿真

为探究双模式消声器气流再生噪声,搭建了消声器试验台架,采用双传声器传递函数法和消声器静态传递损失法,在不同进口流速下,测量了双模式消声器在阀门关闭和打开状态下出口端气流再生噪声入射声功率和尾管噪声。试验结果表明,阀门打开时气流再生噪声与尾管噪声均降低,出口端气流再生噪声入射声功率最高下降1.1dB,尾管噪声最高下降2.3dB,直接验证了双模式消声器有助于降低气流再生噪声的特点。在试验基础上,建立了双模式消声器三维模型,通过Fluent有限元软件对消声器内部流场进行数值仿真,获得了消声器内部压力、气流流速及湍动能的分布特性。仿真结果表明,阀门打开时消声器内部压力、气流流速及湍动能均比阀门关闭时低。仿真和试验结果基本吻合。