基于LBM研究骨架对相变材料融化蓄热的影响

相变储能材料的导热系数低已成为限制其应用的主要问题,在相变材料中添加高导热的固体骨架是解决这一问题行之有效的方法。文章采用三周期极小曲面方法生成固体骨架及描述糊状区的两区域模型,基于格子玻尔兹曼方法(LBM),从孔隙尺度分析了相变材料内填充高导热系数的固体骨架固液相变融化蓄热的变化规律。结果表明:生成的骨架能有效地预测复合相变材料的融化蓄热过程;相变材料的融化蓄热速率与其自然对流强度和有效导热系数有关,对于纯相变材料的融化过程,无量纲参数瑞利数越大自然对流越强,其融化速率越快;当骨架和相变材料导热系数比为10、50、100条件下,融化时间分别缩短了12%、28%、31%;多孔介质骨架孔隙率越低,复合相变材料的有效导热系数就越高,其融化蓄热速率也越高。

一种基于频率的混合激光制导信号分选方法

依据常见的激光制导信号具有周期性的特点,提出了一种基于频率的混合激光制导信号批次分选方法。在获取了混合信号的骨架周期后,在周期内逐次提取不同频率的单路信号,实现对混合信号的批次分选。仿真结果证明该方法能够对多种常见的混合激光制导信号实现快速准确的分选。

光电探测器阵列型激光告警系统信号分选与码型识别算法的设计

针对光电探测器阵列型告警系统的体制特点,在分析已知编码规律的基础上,提出了一种基于激光脉冲到达时间的综合信号分选和码型识别算法。通过对该算法采用C++语言进行仿真表明:该算法具有处理速度快、精度高的特点,能显著提高系统的信号分选和码型识别能力。

激光制导混合信号分选及编码识别技术研究

激光半主动制导武器的制导信号大多采用脉冲时间间隔调制技术进行编码,但现有识别方法存在大量的重复计算和冗余数据,识别效率不高。为了解决这一问题,采用基于最小周期识别技术的方法,提出了一种信号分选及识别算法。该算法根据脉冲间隔调制编码存在最小周期的特性,利用上次计算的积累条件作为当前计算的初始条件,减少了重复计算量,从而准确识别信号的编码类型和骨架周期,缩短了编码识别的时间,为在嵌入式系统中实现实时准确的编码识别提供了可能。通过理论分析,介绍了算法的原理,并结合实验对信号分选及识别算法进行了验证。结果表明,使用该方法,识别效率高且用时较短,能够解决大部分的编码识别问题。

一种测量TDOA的完全非共视定位校正算法

在脉冲样本图骨架周期存在估计误差的情况下,测量TDOA的完全非共视定位算法性能会随着外推时间长度的增加而下降。针对这一问题,提出一种校正算法,通过同时估计骨架周期和辐射源位置并迭代计算的方式,可有效减小骨架周期估计误差对定位性能的影响,仿真结果证明该算法的有效性。