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1.
2.
分流比是取样型多相计量装置的关键参数,传统取样装置取样比固定,难以适应现场工况变化。为实现取样比在线调节,提出一种插拔式新型取样器,分流孔数为20,直径为3 mm,沿主管管周均匀布置,取样截面上游设置螺旋器诱发来流形成均匀螺旋环状流,通过特殊设计的取样管可动态改变分流孔的连接方式从而获得期望的取样比。根据取样孔和主流孔阻力平衡关系,推导气液相分流系数公式,并在气液两相流试验环道上进行试验验证。结果表明气液相分流系数主要取决于取样孔和主流孔的数目,不受气液相折算速度、入口流型的影响,气液相流量测量最大误差小于±5%;与单孔取样相比,三孔取样阻力损失更低,同时由于进行了多点取样,降低了对液膜均匀程度的依赖,能够在更低的气液相流速工况下工作。 相似文献
3.
针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先,采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量,实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后,分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数,并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则,自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后,提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征,利用蒙特卡罗方法设置门限,进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示,所提算法的性能优于对比算法。 相似文献
4.
针对敞开式质谱重叠峰影响待测物特征峰识别的问题,提出了基于高斯混合模型的重叠峰解析方法.根据手肘法和质谱图中各参数意义有效选取模型初始参数,然后研究了该方法在重叠峰不同幅值比、分离度和噪声下的解析效果,并对敞开式质谱实测冰毒碎片离子的重叠峰进行解析.结果 表明,模拟数据的各个参数在解析后变化较小,均值和标准偏差的最大相对误差分别为0.4%和2%;实测数据在解析后可有效识别目标谱峰并使信噪比最高可提升10.2%,该方法解析效果好并且具有抗噪声干扰能力,可用于敞开式质谱重叠峰的解析. 相似文献
5.
通用滤波多载波(universal filtered multi-carrier,UFMC)接收机接收到的信号到达时间与预期到达时间不一致时,会产生定时偏移(timing offset,TO),引入符号间干扰(inter symbol interference,ISI),从而破坏子载波正交性造成通信质量下降。为了分析TO对UFMC系统的影响,本文研究存在TO的UFMC系统信号和干扰分析,推导其数学表达式,数值计算并分析对比不同波形滤波器长度与不同定时偏移下的信干比(signal to interference ratio,SIR),仿真对比不同情形的误符号率(symbol error rate,SER)。结果表明,定时偏移数值与信号干扰强度呈正向相关,滤波器长度与系统SER数值呈反向相关。 相似文献
6.
采用2种土工织物和黏土进行梯度比试验,并通过试验后黏土试样微观结构的电镜扫描,从微观上认识土工织物过滤黏土机制。结果表明:在土工织物过滤黏土的过程中,初期梯度比会快速上升,达到峰值后,织物-黏土体系淤堵情况逐渐缓解,透水性相对改善,梯度比下降并趋于稳定;在过滤过程中靠近织物的黏土中会发生细颗粒穿过土工织物逃逸的现象,这是织物-黏土体系的透水性改善的内在机制;过滤后的黏土主要以聚粒形式存在,结构较疏松,在靠近织物的黏土中出现较大的孔隙;不同孔径和工艺的土工织物过滤黏土机制相同,但淤堵程度不同。 相似文献
7.
运用CFD数值仿真模拟方法,采用合适的网格尺度研究不同长高比、距底高度以及上下游水位差下的浮体结构在流动水域中所受到的倾覆力矩及其变化规律。结果表明:随着浮体结构距底高度的增大,其倾覆力矩总体上呈现先增大、后减小的趋势;随着长高比或上下游水位差的增大,浮体结构的倾覆力矩总体上呈现增大的趋势。 相似文献
8.
9.
大型物理模型试验是研究复杂工程问题的重要方法,如何快速、准确地确定相似材料配比是试验中至关重要的一环.为降低试验成本、简化试验步骤、充分调用原料性能,采用河砂、水泥和石膏这三种最普通的原料,以骨胶比(河砂与水泥石膏的质量比)和水膏比(水泥与石膏的质量比)为变量,进行了45组对比试验,对相似材料的物理及动、静力学参数进行了研究.获得了以河砂、水泥和石膏为原料配制的相似材料各物理量的变化区间;探讨了骨胶比和水膏比对相似材料各物理量的控制作用,并对比了其敏感性;基于多元线性回归分析建立了各因素与物理量间的定量关系,得到的拟合公式能较好地描述相似材料的性质. 相似文献
10.
为了降低正交频分复用(OFDM)系统中传统选择性映射(SLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了基于转换向量(conversion vectors)与随机筛选序列(random selection sequences)相结合的选择性映射(CR-SLM)算法.CR-SLM算法是将原始信号序列等分,然后对于数据序列的前半部分与转换向量相乘进行循环卷积,对于数据序列后半部分进行随机序列筛选,筛选出最优序列.最后将两部分输出序列合并生成候选序列,筛选出最优序列进行传输.仿真结果表明:CR-SLM算法在保持与传统SLM 算法PAPR性能相近的情况下,较大幅度降低了计算复杂度. 相似文献