硅谐振微传感器中微现象测量技术

主要论述硅谐振微传感器中微现象测量，讨论了微现象测量中有关的技术；激励功率控制，超声频谐振频率的测量，频率特性的测定，品质因数的确定，克服电热效应的不良影响，同频干扰的抑制等。     

实际中冷时多级压缩最佳压比的计算

目前，多级压缩最佳压比分配是在中间冷却效果完善及不考虑中冷时存在的压力损失条件下，按压缩机理论耗功为最小来确定的。结论是各级压比分配相等时为最佳，但实际中冷情况并非如此。本以理论耗功最小为目标，分别在换热率恒定或吸气温度恒定等实际中冷的条件下，导出2级和3级压缩最佳压比分配的计算公式，并以2级为例，分析偏离最佳压比值对耗功能的影响。得出多级压缩最佳压比分配与中冷条件有关，即使在相同的冷却条件下，2级和3级压缩最佳压比分配趋向也不相同，对于2级压缩而言，实际压比在最佳值的（0.96-1.06)范围内变化对耗功影响不大于理论耗功值的0.5%，这可视为调整压缩机压比的许可范围。     

现代谱分析在识别脉动信号中的应用

功率谱密度被广泛地应用于分析平稳时间序列,随着现代谱分析技术的发展,经典谱分析技术的缺点得到解决。本文对现代谱分析技术的特点作了论述,利用最大熵谱法分辨率高,特别适用于短数据序列及低信噪比弱信号的特点。通过对几组实测的地脉动响应数据的对比分析,获得了信号的功率话密度（PSD）,借助PSD识别出结构的模态频率,而用经典谱方法无法获得。     

噪声标准装置中频接收机设计CSCD

介绍了噪声标准装置中一种高灵敏度中频接收机的设计,该接收机可替代安捷伦8970等噪声系数测试仪完成噪声功率的测量工作。本文比较详细的介绍了它的设计原理,并给出测试结果。     

基础随机激励下纤维增强复合薄板振动疲劳寿命预报

针对传统有限元建模黑箱操作多、计算成本大、不具有自主知识产权等问题,基于经典层合板理论,随机振动理论和Miner线性积累损伤准则,建立了基础随机激励下纤维增强复合薄板振动疲劳寿命预测的解析模型。基于应力模态法,推导了纤维增强复合薄板的应力频响函数,在考虑随机激励的基础上,得到了结构的随机振动等效应力功率谱密度函数。通过Dirlik、Bendat和Benasciutti-Tovo三种频域模型对应的概率密度函数,成功求解了相应的振动疲劳寿命。另外,采用ANSYS与nCode软件对模型及其预测结果的正确性进行了验证,研究发现该模型寿命计算结果相对于商业软件计算结果的偏差不超过14.8%,但计算效率提高了17%～33%。因此,该模型可为预测随机激励下各向异性复合薄板的振动疲劳问题,提供一种思路和工具。     

宇宙磁单极子的椭圆辐射

本文研究了磁单极子在宇宙空间作椭圆轨道运动的辐射问题，得到了这种辐射的谱功率公式，该公式对探测和鉴别宇宙磁单极子具有重要意义。     

功率FET大信号负载牵引测试系统研制

介绍大信号负载牵引测试简况、负载牵引测试的目的和意义、本系统的主要技术指标、技术途径和方案选择、测试软件流程图、测试结果举例，简述本课题的关键技术及主要工作，以及保证测试系统稳定可靠工作所采取的措施。最后进行了误差分析，介绍了应用实例。     

用时频分析方法分析非平稳信号

目前经典信号处理技术，即时域分析和频域分析，尚不能很好地适应许多科学领域中普遍存在着的非平稳信号的分析，我们把已发展起来的三种时频分析方法：短时傅里叶变换、Ｗｉｇｎｅｒ分布及小波变换，应用到非平稳信号分析中，对这三种方法的原理、性质、优缺点及实际应用逐一进行了论述。     

超大型冷却塔施工全过程风荷载频域特性分析

以国内在建世界最高220 m超大型冷却塔为对象,基于大涡模拟(Large eddy simulation,LES)方法获得施工全过程冷却塔周围流场和风荷载时程,并将成塔风压分布结果与规范及实测曲线进行对比验证了数值模拟的有效性。在此基础上,对比分析了施工全过程塔筒平均与脉动风压根方差分布特性,系统对比研究了施工全过程风荷载频域特性,主要包括:典型测点风压功率谱特性、升/阻力系数功率谱、典型测点间环向相干性和升/阻力系数竖向相干性,并基于最小二乘法拟合给出随高度变化的典型测点功率谱计算公式。研究表明,施工期与成塔的脉动风荷载能量均集中在低频区,其中塔筒中部脉动风荷载在低频区能量较其他位置弱,随着施工高度的增加:脉动风荷载和层阻力系数功率谱密度函数均呈先减小后增大的趋势,升力系数功率谱在塔筒中下部谱值较大而上部较小,测点脉动风荷载环向相干性以及升/阻力系数竖向相干性均逐渐减弱。主要结论可供此类大型冷却塔施工期设计风荷载取值参考。     

遮荫条件下光伏发电最大功率的智能跟踪方法综述

局部遮荫条件下光伏发电将会产生多峰值输出功率,可能导致最大功率点跟踪失效从而造成能量损失。本文对两类最大功率智能跟踪方法进行归纳和评述,第一类方法是传统的控制算法,如粒子群算法等;第二类方法是混合算法,如粒子群和电导增量混合算法等。结果表明:尽管第一类方法能对光伏发电中复杂的非线性、多峰值功率进行寻优,但收敛时间较长和收敛精度不够高;第二类方法可以扬长避短,有效地发挥各算法的优点,提高搜索性能;如粒子群与电导增量混合算法,在0.25 s附近跟踪到最大功率点,其精度达到98.2%;电导增量法在0.29 s附近跟踪到最大功率点,其精度仅为88.5%;而粒子群算法在0.27 s跟踪到最大功率点,其精度仅为95.9%。该综述对未来全局最大功率点跟踪技术的发展提供了指导。