矿井运输大巷层位的探讨

阐述了矿井运输大巷的位置，应根据煤矿井下地质情况，选择在煤层或煤层底板岩层中，以保证安全生产，降低施工、维护费用、提高生产率和经济效益。     

氮氧化物在等离子体中的分解与转化

利用非平衡态等离子体技术处理燃烧烟气中的氮氧化物（NOx）是目前最有吸引力和发展前途的方法，它是利用非平衡态等离子体产生的微放电通道提供给电子、离子的能量，激发、分解和电离分子和原子，使燃烧污染物分子在条件下得以分解和转化。本文结合催化原理，研究了NOx在Al2O3催化剂条件下的分解和转化，得到了脱除率达到95％以上的效果，并探讨了基于Al2O3催化剂条件下的催化转化原理。     

P-SV波AVO响应特征分析

本文首先回顾了P—P波AVO响应特征及其分类，随后从P—SV波反射系数及振幅特征、归一化的P—SV波反射系数及截距梯度特征、地层参数变化趋势与AVO类型的关系等方面系统地阐述了P—SV波AVO响应特征。文中选用castagna、Hilterman给出的四种AVO类型的岩性参数，利用佐普里兹方程计算了P—SV波反射系数，得出以下认识：①对于不同类型气层，P—SV波AVO响应特征比较复杂，利用单一的反射系数曲线和振幅特征无法同时区分四类AVO类型，表明P—SV波AVO响应对储层流体成分并不敏感；②通过引入伪转换波阻抗的概念，归一化反射系数曲线呈现单调性，同时放大了弱AV0异常。对于Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类AVO类型的气层，无论储层含水还是含气，垂直入射时归一化反射系数随入射角单调递增；对于Ⅳ类AVO类型的气层，储层流体的性质不影响反射系数的变化趋势，反射系数都为正值且随入射角单调递减；③Ⅰ、Ⅱ类气层具有负截距和正梯度，Ⅲ类气层的截距和梯度都接近于零，Ⅳ类气层具有正截距和负梯度。文中利用P—SV波AVO截距梯度理论对不同AVO类型和castagna给出的25种含（油）气砂岩模型进行了截距梯度分析，进一步验证了P—SV波AVO响应特征及其对不同气层的分辨能力。本文的研究对AVO正演模拟、储层流体替换、多波AVO分析和参数反演都具有重要意义。     

玻纤增强共聚甲醛性能研究

研究了不同玻璃纤维含量对共聚甲醛的力学性能、熔融结晶性能和其他相关性能的影响。结果表明:玻璃纤维加入共聚甲醛中既不会熔融,也不会发生化学反应,是一个纯物理分散过程,因此样品的化学性质保持不变。但是玻璃纤维在改性样品中起到了强有力的增强和骨架支撑作用,大幅提高了共聚甲醛的刚性。当聚甲醛与玻璃纤维添加比例为100/25时,样品的综合性能最优,其冲击强度提高了39%,拉伸模量提高了160%,弯曲模量提高了194%,热变形温度提高了63℃。     

太赫兹雷达RCS测量中的分时定标技术

太赫兹频段的目标散射特性测量技术是当前太赫兹雷达的重要研究方向,其中系统定标技术决定了雷达散射截面积(RCS)测量结果的准确性。使用基于微波倍频源的太赫兹宽带雷达目标散射特性测量系统,该系统由微波源经倍频后,中心频率达到440 GHz,带宽达25.6 GHz。利用光滑表面金属球为标准体,采用分时定标技术对太赫兹雷达系统进行定标,再对金属材质的战斗机模型和吉普车模型进行近场RCS测量实验,获得以上2种典型人造目标的近场RCS测量结果。测试结果与理论趋势符合良好,证明了太赫兹雷达系统RCS测量中分时定标技术的有效性。     

利用模糊综合评判进行雷达目标参数估计算法的性能评估

雷达目标参数估计是雷达系统的主要任务,由于雷达工作条件的复杂性、待探测目标的机动性等,不同的雷达目标参数估计方法表现出较大的性能差异。然而,目前尚没有较好的方法评估雷达目标参数估计算法在不同场景下的性能。本文立足于当前雷达技术发展中对参数估计算法性能评估的需求,利用模糊数学知识,建立了针对雷达目标参数估计算法性能的评估指标;基于模糊综合评判理论构建了评估模型;利用仿真数据对两种雷达目标参数估计方法—傅里叶变换法、自相关法—进行了性能评估实验;结果显示傅里叶变换法在信噪比较低时仍旧有较好的估计效果;评估实验获得了有一定实用价值的评估结论,表明了所提出性能评估方法的有效性。      

种改进的广义S变换

 在地震波传播过程中,各种频率成分都要经受地层的吸收衰减,高频较低频而言衰减速度更快,因而导致地震记录主频偏低。目前比较流行的时频分析方法,一般都是在低频段获得较高的频率分辨率,在高频段获得较高的时间分辨率。然而高频成分的变化对地层吸收衰减特性更为敏感,因此时频分析时高频成分应具有更高的频率分辨率。本文提出一种改进的广义S变换新方法,更能满足吸收衰减分析需要,并首次实现了无能量损失的广义S反变换。实际资料应用结果表明,此法能很好地补偿吸收衰减损失的地震波能量和频率,是一种具有较高保真度的时频分析方法。     

阵风环境模拟用控制器设计与实验研究

针对环境模拟实验室风环境模拟的阵风特性,设计开发了一种迭代学习自校正PID控制器。该控制器将设定值序列进行迭代学习优化,系统内部采用PID自校正控制策略。仿真和实验结果表明,两种控制方式的结合,可改善系统设定点改变时的动态特性,实现了对期望风环境参数的有效控制。迭代学习控制的作用下,特别是对正弦风的模拟,随着时间推移实际值可跟踪定值,保证了环境模拟的控制精度。