过冷池沸腾中气泡聚并对壁面换热影响的实验研究

该文实验研究了气泡聚并对核态池沸腾换热的影响。在恒壁温的边界条件下,利用微加热器阵列加热液态FC-72产生气泡,同时利用高速数据采集系统测量特定区域的热流密度。由于气泡之间液体层的蒸发和气泡聚并后产生的振荡,沸腾过程中发生气泡聚并时热流密度的波动远强于加热表面仅有单气泡生成时的情形。与单气泡成核相比,气泡聚并所产生的振荡提高了加热表面的再润湿频率,从而显著增加了平均传热。观测还表明,由于气泡之间的液体层被仍处于惯性生长阶段的气泡推离,气泡聚并速度非常快时并不会伴随热流量的增加。实验结果表明:当无量纲的聚并数Ncoal0.2时,气泡聚并能够增强换热;反之,当Ncoal0.2时,气泡聚并则会减弱换热。     

基于旋转阵列的MIMO雷达误差校正方法

针对集中式多输入多输出(MIMO)雷达发射端和接收端同时存在位置误差和幅相误差的问题,提出一种基于旋转阵列的误差校正方法.首先利用旋转阵列获得不同方位的回波数据,从而将耦合在一起的位置误差和幅相误差相分离,并通过解相位模糊得到虚拟阵列的位置信息,再根据虚拟阵列的形成原理,分别获得收发阵列的位置误差.然后,由回波数据协方差矩阵最大特征值所对应的归一化的特征向量求得发射端和接收端的幅相误差估计.最后通过仿真实验验证了方法的有效性和可行性.结果表明:在多种阵列误差并存的情况下,该方法复杂度低,能获得较精确的结果,且该方法还适用于非均匀MIMO雷达阵列.     

φ混合随机变量阵列加权和的收敛性质

利用φ混合随机变量的Rosenthal型矩不等式,考虑一定权重条件下,不同分布φ混合随机变量阵列的强收敛性质,得到了一些新结果.     

轻动词理论和汉语空宾语动补结构

轻动词句法是生成语法最简方案下的一个句法理论假设,成为近年来人们研究的热点。基于黄正德和冯胜利的轻动词句法理论,本文对汉语空宾语动补结构进行了重新审视,认为它的生成是多重轻动词触发的中心语连续移位并与之合并的结果,提出了"多重VP嵌套中心语连续移位假设"。     

特斯拉电池如何推动能源革命

<正>●硅谷可再生能源安装公司太阳城(SolarCity)已经开始为一些企业安装锂离子电池组,旨在帮助他们降低用电成本……美国电动车制造商特斯拉公司生产的汽车锂离子电池组并不仅仅只为电动豪华运动车提供动力,它们已经开始出现在更多的生活场景中了。例如,加州的一些家庭将它用于存储屋顶太阳能电池板产生的电能,包括一些大的零售商家(如沃尔玛)可用SolarCity屋顶光伏阵列产生的廉价能源为特斯拉电     

多孔AAO模板合成低维有序纳米结构阵列研究进展

多孔阳极氧化铝模板具有好的有序性、成本低、耐高温、大面积可控、孔洞分布均匀、及大小可控等优点，是合成高度有序纳米材料的理想模板。本文综述了阳极氧化铝模板的制备和以此为模板采用常规方法，如脉冲激光沉积技术、离子束刻蚀、金属辅助化学蚀刻技术、化学气相沉积技术等制备低维垂直有序纳米阵列的最新研究进展，并指出了其目前存在的问题。     

汽车故障知识图谱构建及应用研究

知识图谱技术对汽车高效的故障诊断具有重要的意义,现有汽车故障知识图谱构建存在着实体识别模型效果不佳、无法解决嵌套实体等问题。针对上述问题,通过采用全词掩码的预训练语义模型、加入对抗训练和改进嵌套实体识别模型的方式提高实体识别模型效果,提出了一种改进的嵌套实体识别模型。实验结果表明,所提模型在F1指标、P指标、R指标上相比基线模型分别提高了3.56%、4.08%、3.05%,相比其他模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对汽车维修领域实体识别具有显著效果。同时,基于构建的汽车故障知识图谱,实现了汽车故障知识智能问答原型系统,展示了知识图谱技术在汽车故障诊断与维护领域的应用前景。     

基于相关矢量法L型阵列相干信号DOA估计

针对L型阵列提出了一种基于互相关矩阵的相关矢量(cross correlation matrix correlation vector method,CCM-CVM)重构解相干的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。为了进一步提高估计精度,在此方法基础上又得到一种改进方法,即CCM-MCVM的方法。该方法基于前后向矢量重构理论,利用阵列互相关矩阵不含噪声的特点,把互相关矩阵的每一个列矢量作为前向矢量,通过对其前向矢量元素进行复共轭变换并颠倒顺序得到后向矢量。利用所有的前后向矢量来重构信号的协方差矩阵并提取信号的子空间,该方法相较于CCM-ESPRIT算法具有损失阵列孔径小,估计精度高的特点。理论分析和仿真结果表明了该方法在低信噪比和小快拍数条件下相较于对比算法具更好的估计性能。