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设计建立了一套以水为工质的分离式热管系统实验台,系统冷凝端采用水冷套管式换热器.在此实验台基础上研究了不抽真空、有大量不凝性气体存在于分离式热管的凝结放热问题,测定了在不同的入口蒸汽温度、循环蒸汽流量、冷却水进口温度及流量条件下混合气体在圆管内凝结换热的情况,分析了这些参数对换热过程的影响.同时,还对套管内含高分压不凝性气体——空气——的水蒸汽凝结换热物理模型进行了研究,并建立了相应的数学模型.模型中除了质量守恒、动量守恒、能量守恒和界面控制方程外,还增加了流动扩散和凝结控制方程.模型结果显示蒸汽放热量与实验测定值基本吻合,偏差在8%~15%之间
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针对数字图像的特点,基于有限整数域上的二维置乱变换、仿射变换和整数提升变换,提出了适用于任意大小、任意长宽比图像的三维置乱加密算法.考虑了变换矩阵中部分参数取负整数或小数的可行性,明确给出了参数的具体设置方法.该算法引入实数作为参数,扩展了参数选择范围;置乱像素位置的同时改变像素值,改善了置乱效果,加大了置乱周期,提高了数字图像的安全性
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1. 离散时间傅立叶变换; 2. 常用信号的离散时间傅立叶变换对; 3. 离散时间周期信号的傅立叶变换; 4. 傅立叶变换的性质; 5. 系统的频率响应与系统的频域分析方法;
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Laplace变换(简称拉氏变换)是常用的一种积分变换.在数学、物理及工程科学中 有广泛的应用 ·本章介绍 Laplace变换的定义及其基本性质,以及它的简单应用
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4.1 拉普拉斯变换 4.2 典型信号的拉普拉斯变换 4.3 拉普拉斯变换的性质 4.4 拉普拉斯反变换 4.5 拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系 4.6 连续系统的复频域分析 4.7 系统函数 4.8 由系统函数的零、极点分析系统特性 4.9 连续系统的稳定性 4.10 系统的信号流图
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提出一种互为Hilbert变换对的小波代数构造方法.这种互为Hilbert变换对的小波基的构造是从构造小波的充要条件入手,利用延迟滤波器的思想,把问题化为代数方程组求解.该方法可以避免进行谱分解.经实验证实:由基于本文构造的小波对的对偶树复小波变换可以得到比离散小波变换更好的特征提取效果
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采用标准k-ε模型对非淹没缝隙射流冲击区单相对流换热进行数值模拟.考虑冲击区对流换热的因素有射流的速度、射流出口距冲击板的距离(高度)、喷嘴的宽度、射流出口速度方向与冲击板之间的夹角、冲击板的温度及水温等.研究结果表明:射流速度对冲击区的换热影响最显著,其次是水温及喷嘴的宽度,而射流出口速度方向与冲击板的夹角只影响局部换热系数的分布
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采用特厚钢板专用辊式射流淬火试验装置和多通道钢板温度记录仪,测试出射流速度3.39~26.8 m·s-1、雷诺数12808~117340、水流密度978.7~6751.5 L·(m2·min)-1条件下,84 mm厚钢板淬火冷却曲线;进而基于反传热修正方法计算高温钢板淬火过程壁面温度和热流密度,描绘出沸腾曲线,分析多束圆孔阵列射流对特厚钢板淬火表面换热的影响.结果表明:射流速度、水流密度等参数影响钢板表面射流滞止区和平行流区换热机制,进而影响最大热流密度分布.射流速度较低时,壁面平行流区观察到混合换热和\热流密度肩\现象;随射流速度增大,膜沸腾换热机制消失,最大热流密度移至较低壁面过热度处.相关研究将对特厚钢板淬火过程温度场计算和组织性能调控提供有益的帮助
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采用ASPEX扫描电镜中的自动特征分析功能研究了交换钢包过程(取样浇次第4、5炉)对IF钢连铸板坯表层的洁净度的影响,且对比研究了交换钢包过程浇铸铸坯(交接坯)与正常浇铸铸坯(正常坯)的表层洁净度.结果表明:正常坯与交接坯中尺寸大于20μm的表层夹杂物可分为三类:(1)簇群状Al2O3(包括气泡+簇群状Al2O3);(2)簇群状TiOx-Al2O3夹杂物;(3)保护渣夹杂物.正常坯表层的大型夹杂物主要为簇群状Al2O3,没有检测到保护渣夹杂物.换包开浇后铸坯总氧质量分数从14×10-6增至17×10-6,交接坯表层检测到较多的第2夹杂物,说明钢包开浇后钢水被轻微氧化.此外,钢包开浇后剧烈的液面波动也导致了保护渣的卷入.在当前工艺下,换包对IF钢铸坯表层洁净度的影响长度约为11m
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系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类
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