飞秒激光加工红磷的实验研究

为了验证飞秒激光加工含能材料的安全性,本文 以红磷作为含能材料替代物,从理论和实验上说明飞 秒激光加工红磷“冷加工”和“热加工”的可控性。利用有限元软件分析了单脉冲飞秒激光 作用到红磷表 面后样品的径向和轴向温度分布,得到了红磷的热影响区域。通过实验结果验证了飞秒激光 加工红磷样品 时具有“冷加工”和“热加工”两个区域,分析了激光通量对“冷加工”和“热加工”的影 响,确定了加 工红磷样品的“冷加工”的激光通量范围,并计算得到了红磷样品的烧蚀阈值和脉冲累积因 子。     

基于分层异构模型的机载激光测深波形拟合算法

波形拟合是机载激光测深数据处理的关键环节,能够为水下地形测量、海底底质分类和水体浑浊度分析等应用领域提供数据基础。针对传统机载激光测深波形拟合算法受噪声干扰严重、对复杂波形形状拟合不准确的问题,提出一种基于分层异构模型的机载激光测深波形拟合算法。针对波形不同组成部分的相应特性,采用异构函数（水面-高斯函数、水体-双指数函数及水底-B样条函数）构建分层异构模型,分别进行拟合,从而实现对各部分波形信号的拟合。采用南海实测数据对所提算法进行了验证,结果表明:该算法拟合波形的平均运行时间T为0.019 4 s,相比于RL（Richardson-Lucy）去卷积算法提高0.328 6 s;平均均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为6.222 4,相比于双高斯函数拟合算法平均均方根误差RMSE、平均决定系数（Coefficient of determination,R2）、平均相关系数（Correlation Coefficient,CORR）和相关系数标准差（Standard Deviation,STD）分别提高65.11%、2.83%、1.01%和86.61%,保证了拟合效率和拟合精度。算法具有良好的鲁棒性,能够有效满足机载激光测深科学研究和工程应用的技术需求。     

煤锅炉掺烧炼化废气探讨

分析、介绍了锅炉中混烧一定量的炼化废气给锅炉及其运行带来的问题以及解决此问题应该或可以采取的措施。掺烧炼化废气对平衡炼化废气起到了很大的作用，对提高炼化原油加工能力和公司增效降污效果显著。     

纳米材料修饰ITO电极的皮电传感器研究

针对人体皮电反应肌电信号幅度小、信噪比低、准确获取困难的问题,利用掺Sn的In2O3(ITO)膜作为氧化铟锡(ITO)电极,表面吸附一层铜锌掺杂Z型锶钴铁氧体 作为电子介体制作一种新型的皮电传感器,可以有效地收集到人体皮电反应时的肌电信号。通过伏安法对传感器的性能研究。结果表明：传感器对皮肤肌电信号具有明显的电化学活性,线性范围为 ,在 的情况下,检测限为 。该传感器制备简单、经济实用,具有良好的准确性、灵敏度及抗干扰能力。     

基于ZigBee的校园安全监控系统设计＊

本文设计了一种基于ZigBee技术的校园监控系统,将ZigBee监控网络提供的目标位置信息与监控摄像机群结合,实时监控校园的安全。监控系统利用ZigBee节点进行定位与信息通信,当图像识别超出安全阈值,全部可拍摄范围内的节点摄像头自动对锁定目标跟踪监控,同时,系统自动发送报警电话及邮件至学校保卫处和范围内的人群,邮件内容含有危险人群及物品的位置信息和现场监控的实时画面。仿真实验表明,监控目标跟踪定位误差在3m之内时,跟踪目标可出现在摄像机监控显示内,且清晰可识别。     

ARM与DSP双核炉膛火焰图像CCD监测系统

简要论述了彩色CCD图像检测火焰温度场的原理和实现方法,针对火电厂现有锅炉火焰监视、温度场测量和燃烧诊断系统中存在的问题,提出了一种以ARM和DSP双核体系结构的嵌入式图像火焰监测系统的设计方案,设计了ARM和DSP系统单元间的硬件方案和软件设计.该系统具有性能高、功耗和成本低、稳定性和实时性好等优点.     

馒头品质研究

将不同品种小麦粉按拟定的馒头蒸煮试验配方、方法及评分标准进行了馒头外形尺寸及比容、馒头外皮及内芯白度值、馒头评分的研究。结果表明：灰分低、粉色白、面筋含量、筋力及α－淀粉酶活力适中的小麦粉适于制作馒头。小麦粉蛋白质及面筋含量虽不高,但筋力较强,在一定程度上可弥补蛋白质及面筋含量的不足。此外,添加增白剂的小麦粉制作的馒头肉眼看最白,但其白度值度非最高,然而却最不偏黄。这也进一步验证了增白剂的作用机理是氧化小麦粉中的类胡萝卜色素。     

高分辨飞秒光学相干断层成像系统

建立了飞秒激光自由空间光学相干断层成像OCT)系统,给出了该系统的初步实验结果。系统的光源为掺Ti蓝宝石锁模激光器,输出脉宽小于50fs,中心波长为800nm,谱宽约为40nm,飞秒OCT所达到的纵向分辨率为8μm,横向分辨率为7．6μm,并用于飞秒激光微加工样品表面轮廓的检测。     

基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测

短期风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。对风速进行较准确地预测,可以有效减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。简述了短期风速预测的价值和方法,提出了基于小波分解(wavelet decomposition,WD)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的短期风速预测方法,分别以香港和河西走廊地区风电场为例,建立了上述2个地区风速预测的WD-LSSVM模型,根据上述地区的数据进行实例验证,结果表明文中的方法显著提高了超前一步预测的精度。     

认知无线电关键技术研究

讨论目前认知无线电频谱的两个重要技术—感知和预测。针对感知无线通信环境下,根据一定的学习和决策算法,实时自适应地改变系统工作参数,动态检测和有效利用空闲频谱,仿真表明,理论上允许在时间、频率以及空间上进行多维的频谱复用,可大大降低频谱和带宽限制,以及对无线技术发展的束缚