高频调幅交变电磁场金属液滴悬浮振荡的 3 维数值模拟

采用有限元方法模拟高频调幅交变电磁场以及液滴内流体流动, 金属液滴自由界面的追踪采用任意拉格朗日欧拉(arbitrary Lagrange-Euler, ALE)方法. 数值模拟得到了高频调幅交变电磁场、金属液滴内部液体流动和液滴表面形变的动态行为. 数值结果表明: 在高频调幅交变电磁场中, 金属液滴所受洛伦兹力集中在液滴内部近表面区域, 液滴受近似表面力的洛伦兹力激励; 在表面张力和重力的共同作用下呈周期性振荡, 液滴的振荡幅度起伏变化, 具备参数振荡特征. 对液滴振荡的频谱分析结果显示, 液滴振荡的主频和高频调幅交变电磁场的调制波频率相同, 在其倍频处也会出现较大峰值, 液滴振荡的频谱特征与高频调幅交变电磁场中金属液滴所受洛伦兹力的频率特性吻合.     

简谐势+四次势阱中两组分自旋轨道耦合旋转玻色爱因斯坦凝聚体

采用中心差分和虚时演化数值实验方法研究了简谐势+四次势阱中自旋轨道耦合作用下的两分量旋转玻色爱因斯坦凝聚体。发现自旋轨道作用强度和原子种间相互作用对系统基态结构有着重要的影响,原子种间相互作用强度的增加可使系统从相混合变化成相分离;而自旋轨道耦合作用强度的增加,可使系统从相分离的状态变化成相混合,并产生涡旋、形成分块边界。     

基于Sinc插值与相关谱的纵横波速度比扫描方法

在多分量地震技术中，准确地求取出纵、横波速比（γ）是多分量资料处理、反演、解释各环节中的一个重要步骤。由于地下同一层位具有相同的波阻抗比，因此该层位的反射纵波和反射转换波相互关联，纵横波速比与时间比存在相互转化关系。基于Sinc插值算法与相关系数谱分析的纵横波速比扫描方法是通过设置一系列γ，利用Sinc插值算法将纵波拉伸后与转换波进行互相关，当互相关系数达到最大时即可求出相应的γ。理论数据和实际资料的测试，验证了该方法的有效性、准确性和实用性。     

用于中子发生器加速极电源的高频变压器设计

根据中子发生器加速极电源功率要求,通过AP(Area Product)法对加速极电源中的关键部件高频变压器进行设计.在推挽前级逆变电路中,增加去磁回路抑制变压器偏磁问题,采用分段分组绕制法减小分布电容.同时,测量和比较了不同频率下,变压器原、副边电压实验波形.结果表明:高频变压器的转换效率随频率升高而增大,当工作频率为20 kHz时,输出效率达到84％,满足了中子发生器加速极电源的要求.     

采用电磁时间反转的不同电压等级同杆双回输电线路故障测距

针对不同电压等级同杆双回输电线路测距复杂的问题,提出了一种基于电磁时间反转理论的故障测距方法。建立了线路的故障附加网络,推导了经时间反转后的故障电流有效值,并分析了电磁时间反转理论应用于输电线路故障测距的适用性。记录线路两侧故障电流变化的情况并用新六序分量法解耦线路,对经解耦后得到的两侧同向正序电流分量进行小波分解,提取两侧电流突变量,对两侧电流突变量进行时间反转并叠加。假设在输电线路多处发生故障,计算出各个故障点处的电流有效值,最大电流有效值对应的距离即为故障距离。利用ATP-EMTP软件搭建了不同电压等级同杆双回输电线路仿真模型,采用Matlab进行编程验证。仿真结果表明:所提方法不受过渡电阻和故障相角的影响;当采样频率为1 MHz时,在不同故障类型情况下测距结果的相对误差低于0.57%,所提方法测距精度高;测距结果的相对误差会随着采样频率的上升而降低。     

Curvelet域GPR数据噪声压制与高频补偿方法

提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先，将GPR数据变换到Curvelet域，结合其多角度、多尺度的稀疏性，给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次，根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律，结合Curvelet的多尺度多角度特性，求取时变补偿因子，倒数加权对应的尺度、角度，补偿高频损失;最后，进行Curvelet反变换，获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动，克服了传统方法人为因素的影响.     

基于故障敏感分量和改进K近邻分类器的故障状态识别

针对故障状态下的滚动轴承振动信号非线性非平稳性强、噪声干扰大导致的故障敏感特征提取难的问题，在对轴承振动信号进行局域均值分解（local mean decomposition，LMD）的基础上，提出了一种基于故障敏感分量的特征提取与改进K近邻分类器（K-nearest neighbor classifier，KNNC）的故障状态辨识方法。该方法采用相关系数法对LMD分解出的振动分量进行故障敏感性的量化表征，然后对筛选出的信号分量进行时域/频域的特征提取，构建不同故障状态下的特征样本集。为加快故障状态识别速度，排除不良样本的影响，提出一种基于二分K均值聚类的改进KNNC算法，精简了大容量的训练样本，有效去除不良特征样本和干扰点。实验结果表明，以敏感分量特征作为输入的改进KNNC算法能够快速准确地识别轴承不同故障状态。     

在线传感器突变信号的检测与区分

为了准确区分传感器突变信号产生的原因,提出了基于数学模型的小波频带分析法. 针对工业流程中的测控系统,分析了输出突变信号的频率组成与突变原因的关系. 用小波频带分析技术,将高低频信号分离,并进行能量统计,根据高低频信号能量比例的变化,判断出突变信号产生的原因. 经典型控制系统的计算机仿真和恒压供水系统实验结果表明,该方法能够有效地诊断出传感器是否发生故障.     

基于频陷理论的地震谱反演技术分析

我国陆相盆地广泛发育薄层砂体,但受地震分辨率限制,从地震剖面上难以直接识别薄层反射特征,为寻找岩性圈闭带来困难。谱反演技术的出现,为薄层砂体识别方法带来新的方向。该技术避开调谐振幅进行薄层识别的方法,采用在频率域中分析薄层频谱中出现的频陷特征,并且把地震信号分解为奇偶分量,进一步提高薄层的识别能力。通过模型分析,发现薄层厚度越小,对应信号频谱中频陷周期越大。地震信号奇偶分解后,其中偶分量能够提高地震资料的视分辨率。通过对谱反演目标函数的剖析,给出了具体实现过程。     

基于EMD的ICA语音增强

传统ICA方法是将所有源信号都从混合信号中都提取出来,而参考独立分量分析(ICAR)通过将一些先验信息引入到ICA学习算法中,从混合信号中仅提取期望源信号.本文为了从混合语音信号中提取出期望的语音信号,采取的是基于经验模态分解(EMD)方法来获取功率谱包络作为参考信号,继而把参考信号运用到ICA-R算法中,达到语音增强的目的.计算机仿真和性能分析结果表明,此方法在有噪声干扰的情况下达到语音增强的目的.