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        • 五寸手持機的雷達數據采集與控制
          五寸手持機的雷達數據采集與控制

          雷達是利用無線電波來測定物體位置的無線電設備。雷達(radar)原是“無線電探測與定位”的英文縮寫。雷達的基本任務是探測感興趣的目標,測定有關目標的距離、方問、速度等狀態參數。雷達主要由天線、發射機、接收機(包括信號處理機)和顯示器等部分組成。

          江蘇辰漢電子科技有限公司
        • 無鹵阻燃高抗沖聚苯乙烯的阻燃性能研究
          無鹵阻燃高抗沖聚苯乙烯的阻燃性能研究

          摘 要:采用熔融共混法制備高抗沖聚苯乙烯(HIPS)/磷酸鋯(OZrP)阻燃材料。利用熱重分析(TGA)研究其熱穩定性和成炭量。利用微燃燒量熱分析(MCC)和錐形量熱儀測試(CCT)測試其阻燃性能。結果表明:磷酸鹽的加入,使得阻燃體系的成炭量有所增加,并且HIPS的熱釋放速率(HRR)和熱釋放容量(HRC)均有降低,相比純HIPS

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        • 加速老化作用下發射藥的內彈道性能研究
          加速老化作用下發射藥的內彈道性能研究

          摘 要:為研究發射藥內彈道性能隨著儲存時間增長的變化,通過高溫加速老化試驗的方法模擬得到不同儲存時間的發射藥。利用密閉爆發器裝置對不同老化時間下的11/7發射藥、7/14發射藥的內彈道參數進行測試,得到發射藥燃燒過程中壓強隨時間以及燃速隨壓強的變化過程。試驗結果表明隨著老化時間的增長,發射藥的最大膛壓越高;

          中國測試
        • 基于改進AHP和GSD的艦載反潛直升機作戰效能評估
          基于改進AHP和GSD的艦載反潛直升機作戰效能評估

          摘 要:針對艦載反潛直升機作戰效能評估中常用的綜合概率法、模糊指數法和神經網絡法等方法的不足,提出一種基于層次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和灰色局勢決策(grey-situation decision,GSD)法相結合的多方案評價改進方法,并將其應用于艦載反潛直升機作戰效能評估中。該方法可有效彌補前幾種方法的不足

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        • TOF-SIMS二次離子光學系統仿真研究
          TOF-SIMS二次離子光學系統仿真研究

          摘 要:為實現飛行時間二次離子質譜儀(TOF-SIMS)對二次離子束的提取并提高儀器的調試效率,采用離子光學仿真軟件SIMION 8.0對TOF-SIMS二次離子光學系統進行仿真。以穩定同位素銅離子為對象,通過仿真,研究二次離子光學系統中二次離子提取系統透鏡電極電壓的調整對質量分辨率的影響,確定最佳透鏡電極電壓組合,并得到穩定

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        • 反射導體參數對渦流柵傳感器非線性誤差影響的仿真分析
          反射導體參數對渦流柵傳感器非線性誤差影響的仿真分析

          摘 要:渦流柵傳感器基于橫向電渦流效應設計,其反射導體參數變化對傳感器測量準確度的影響比較明顯,因此需要對反射導體尺寸、形狀參數進行分析和優化,使其能夠適應更多高準確度的測量場合。利用有限元分析方法(Maxwell軟件)建立渦流柵傳感器的線圈、反射導體模型,對不同尺寸、形狀參數的反射導體進行仿真計算,分析反

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        • 基于改進EMD和形態濾波的滾動軸承故障診斷
          基于改進EMD和形態濾波的滾動軸承故障診斷

          摘 要:針對滾動軸承故障振動信號的非平穩性特點,提出一種改進經驗模態分解(EMD)和形態濾波相結合來提取故障特征信息的方法。該方法首先在原信號中加入高頻諧波并進行EMD分解,減小傳統EMD分解中存在的模態混疊現象,然后從高頻本征模態分量(IMF)中去除高頻諧波得到故障沖擊成分,經形態濾波消噪后進行頻譜分析,提取

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        • 最小熵解卷積法輪對軸承故障診斷
          最小熵解卷積法輪對軸承故障診斷

          摘 要:針對強噪聲下輪對軸承弱故障特征難以提取,以及在實際信號檢測中檢測信號在故障點到檢測點的傳播路徑中有變形和失真導致實際采集信號成分復雜難以判別的問題,提出基于最小熵解卷積的軸承故障診斷方法。該方法的核心是利用熵最小原理設計最優濾波器,突出信號中的脈沖沖擊,使濾波后信號近似于原始沖擊信號,消除檢

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        • EMD改進方法研究及其在燃氣輪機工頻特征提取中的應用
          EMD改進方法研究及其在燃氣輪機工頻特征提取中的應用

          摘 要:為抑制經驗模態分解(empirical mode decomposition,EMD)處理過程中的端點效應,在整理和研究現有方法的基礎上,提出一種鏡像延拓和極值平移相結合的端點處理方法,在最大程度地融合兩種傳統方法優點的同時盡可能地還原信號邊界特征。該方法通過構造特征平行四邊形使延拓極值處于理想區域,從而避免三次樣條差值過

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        • 基于EMD和GA-SVM的超聲檢測缺陷信號識別
          基于EMD和GA-SVM的超聲檢測缺陷信號識別

          摘 要:為提高金屬探傷時對缺陷的識別能力,提出一種遺傳優化支持向量機,結合經驗模態分解(EMD),對超聲波缺陷信號進行自動識別。首先進行經驗模態分解法分解,提取出原始信號特征,構建特征向量。鑒于常用的神經網絡模型識別率不高及支持向量機參數難確定的問題,利用遺傳算法優化支持向量機模型(GA-SVM)的懲罰因子和

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