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51.
微波泄漏是影响光抽运铯原子钟准确度的主要因素之一. 傅里叶变换分析法是分析其影响的主要手段,但该方法只能用来分析有效原子速度分布很窄的情况.通过分析和计算,推导出频移随漏场的位置、相位和幅度变化的关系式.计算和分析的结果表明,漏场引起频移大小和漂移区的长度、输入微波功率值和漏场的相位、强度和位置等有关.所得的结果和用傅里叶变换方法分析所得的结果是一致的,分析的方法不受原子有效速度限制. 相似文献
52.
通过SIMPLE方法求解非定常不可压N-S方程,研究了小展弦比机翼在低雷诺数下的流场特征,并分析其对气动特性的影响。研究对象为展弦比为1.0的平板矩形翼,进行了不同攻角的数值模拟,模拟雷诺数为1×105。分析表明:在小攻角时,主涡不断的从机翼上表面脱落;在大攻角时,受翼尖涡的影响,分离涡保持在机翼的背风面不脱落,形成驻涡。通过对流场分析,低雷诺数前缘层流分离和翼尖涡对小展弦比机翼的空气动力学特性起了决定性作用;使低雷诺数小展弦比矩形翼出现非定常、非对称和驻涡等现象。 相似文献
53.
卫星上计算资源有限,星载嵌入式处理器处理遥感影像的配准时通常需要很长的时间.可编程逻辑门阵列(FPGA)利用其内部可编程器件可用于加速图像处理.提出了一种基于Xilinx公司的ZYNQ芯片加速ORB算法的遥感影像配准方法,可用于3000×3000像素尺寸的卫星图像配准,缩短了计算耗时,提升了ORB算法的计算能效比.利用... 相似文献
54.
55.
介绍了两态滞环电流控制型双Buck逆变器的电路结构和工作原理,对系统内环进行建模和分析。从理论上分析得到电流内环可以把LC二阶系统降阶为一阶系统,并将电流内环近似等效为一阶惯性环节,其时间常数主要取决于系统滤波电感的大小,并提出了一种滞环电流控制型逆变器输出滤波器的解耦设计方法,对宽变频输出时的输出滤波器进行优化设计。在此基础上进行三相组合式实验研究,通过数字控制技术实现逆变器系统具有360~800 H z宽变频输出。最后通过三相6 kVA原理样机,验证了本逆变器系统在全频率范围得到良好的输出电压波形和较高的效率,具有更广的应用前景。 相似文献
56.
在HFCVD系统中施加栅极偏压和衬底偏压,采用双偏压成核和栅极偏压生长的方法成功制备了高质量的纳米金刚石薄膜.采用显微Raman高分辨率SEM和AFM等现代理化分析手段分析纳米金刚石膜的微结构,结果表明双偏压显著促进了金刚石的成核密度,平均晶粒尺寸在20 nm以内.试验观察和理论分析表明栅极偏压促进了热丝附近的等离子体浓度,提高了衬底附近的碳氢基团和氢原子浓度,提高了金刚石的成核密度、在保持晶粒的纳米尺寸的同时保持了较高的成膜质量和较低的生长缺陷. 相似文献
57.
为避免在航空发动机风扇鸟撞试验中弹托在剥离时发生破损而导致其碎片飞入试验舱,开展了鸟撞试验脱弹过程的冲击动力学研究。采用LS-DYNA动力学仿真软件对鸟撞试验中弹托与脱弹器撞击过程进行了数值仿真分析。考虑到脱弹过程中材料高应变率的影响,应用Johnson-Cook材料模型描述了弹托和脱弹器的本构关系,采用有限元分析获取了弹托的变形、位移、应力、动能等参数的变化过程。采用压缩空气炮进行了鸟弹发射,并将弹托变形的仿真结果与试验结果进行了对比。结果表明:弹托变形的仿真结果与试验结果相差4.4%,证明仿真方法有效;在脱弹过程中弹托前端会张开,产生喇叭口状变形;弹托中后部的应力水平始终保持在80 MPa以下,不会因冲击作用发生破损而导致其碎片飞入舱体。 相似文献
58.
某型飞机氧气系统所用的集成减压器在使用过程中连续多次出现低压安全阀持续放气故障,为了分析故障原因,根据该型减压器结构和工作原理,结合对故障现象和故障树的分析,设计相关试验,提出改进措施,并进行试验验证。结果表明:减压活门的阻尼特性与减压器的输出流量不匹配是导致故障的主要原因。在大流量情况下,减压活门一直处于振动状态,使其产生一定的磨损,致使减压器输出压力缓慢爬升而导致安全阀开启;当安全阀开启时,安全阀排气量远大于额定输出流量,减压器丧失压力调节功能,直至将瓶内气体排空。通过改变减压活门的阻尼特性,排除了该故障。 相似文献
59.
管道测压系统频率响应研究 总被引:6,自引:0,他引:6
准确测量模型表面的脉动压力对于研究建筑物表面风荷载具有重要的意义.在实验室中通常采用管道系统和传感器对物体表面压力进行测量.然而,模型表面的压力信号通过管道系统后会在幅值和相位两方面发生畸变.在管路系统中加限流器能在很大程度上改善管路系统的频率响应特性.笔者应用Tijdeman的管道频率响应理论进行了不同管子和限流器尺寸参数组合的计算,并且进行了系统的对比实验.结果表明:计算和实验结果符合良好,文中进而讨论了有关参数对管路系统频率响应特性的影响.结果对如何正确测量建筑物表面脉动压力提供了一种有效的方法. 相似文献
60.
当前的太阳耀斑预报模型主要通过统计关系建立,直接将从太阳黑子群磁图中提取的特征参量作为模型输入,系统的自主性低,导致图像数据中包含的与太阳耀斑相关的高阶抽象信息难以被充分利用,进而限制模型预报的精度。为解决当前太阳耀斑预报中数据利用不充分的问题,文章将海量太阳观测数据与先进的人工智能技术结合,综合利用太阳活动区磁场观测图、磁场特征参量和对应的耀斑事件标签,并借助全连接神经网络高精确率以及卷积神经网络高召回率和可有效提取高层语义信息的优点,构建基于深度学习的多模态太阳耀斑预报模型。实验证明该模型的主要评价指标结果比其他模型至少提高7.8%。 相似文献