深海超高压环境模拟容器裂纹评定

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深海超高压环境模拟容器用于模拟水下压力环境,其容器壁上承受反复载荷,容易产生疲劳裂纹。疲劳裂纹扩展是影响其断裂的主要因素。本文旨在分析半椭圆裂纹在老化的深海超高压环境模拟容器中的扩展行为,评估容器的安全性,因此对材料20MnMoNb钢的裂纹扩展特性进行了试验研究,首先考虑三角形和梯形加载情况,通过比较两组实验结果,考察了其材料对保载时间的敏感性。采用基于统一的裂纹扩展率模型的三维有限元方法进行了疲劳裂纹扩展计算,并通过CT试样的一组数值和实验结果进行了验证,最后建立了不同初始尺寸、展弦比和倾角的裂纹有限元
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设计与制作了一种应用于河流监测的自供电传感器节点,主要利用压电-光电复合能量收集装置及相匹配的能量管理与存储电路采集河流振动能和自然界光能。压电能量采集单元使用新颖的球形嵌套结构,适用于微弱压电与光电能量的采集电路利用施密特触发器控制充电。实验测试表明,一个压电球单独充电时的输出功率达到57.7μW,内置的太阳能光伏板在通常情况下一天的平均输出功率为61.1μW,系统连接5个能量球时,平均功率至少为594.0μW。无线传感器节点能测量河流环境的水位、水流量和湿度等,在低功耗模式下每天平均功耗为449.5μ
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针对单模态深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)难以充分提取情感分类任务中脑电信号的多域特征,且脑电信号中存在通道冗余的问题,提出一种结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法,首先提取各通道信号中γ节律的微分熵(Differential Entropy, DE)特征,通过DE计算通道间的归一化互信息(Normalized mutual information, NMI),将所得NMI矩阵按列求和后的向量作为表征各通道任务相关性的权值,根据权值选出最优通道集,之后采用
针对传统局部放电信号采集系统采样率低、采样率不可灵活配置导致局部放电脉冲信号时域波形特征提取误差较大的问题,设计了一种用于特高频传感器的局部放电信号并行采集系统。系统以Xilinx 7系列FPGA为主控芯片、四片最高采样率为250 MHz的ADC芯片通过分时交替并行采样技术实现最高1 GHz的采样率。系统在特高频传感器的基础上,主要分析并校正了由分时交替并行采样技术引入的偏置失配误差、增益失配误差和时延失配误差。仿真及实验结果表明,该系统能够采集到高精度的局部放电信号包络,并且在100 MHz带宽范围内无
节点部署是移动无线传感器网络的重要研究方向之一,其中采用具有超强越障能力的微型弹跳机器人(MJR)作为移动传感节点,是针对崎岖环境的理想选择。然而MJR的尺寸小、负载能力弱,难以搭载高精度传感器实现精确位姿检测。本文提出了基于IMU与UWB(超宽带技术)的弹跳机器人位姿检测方案,以及基于该方案的MJR自复位和自主航向调节方法,开展了MJR基本功能和部署运动实验研究。结果表明,基于IMU姿态检测的自复位和自主航向调节功能具备良好的稳定性与精确性,基于UWB的平均定位误差约为9cm,可满足自部署定位需求。本文
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