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关键词： 辐射制冷   严格耦合波分析法   光栅   光谱选择性   制冷功率  

摘要： 辐射制冷技术是一种无需消耗额外能源的被动的节能制冷技术。其实现手段是将尽可能地反射太阳光辐射的能量,并且在8～13μm波段范围内的大气透明窗口中将能量辐射至太空中。随着对微纳结构研究的发展,有研究人员发现,在微纳米尺寸的结构中存在着表面等离子极化（SPPs）、磁极化（MPs）等现象,能够改变微纳结构的光谱辐射特性。这一发现打开了实现辐射制冷的新思路。根据上述研究,本文提出了一种基于曲面光栅结构的具有光谱选择性的辐射制冷模型,使用严格耦合波分析法（RCWA）对曲面光栅结构的光谱选择性进行分析研究,根据其内部发生的各种电磁现象探索影响光栅结构光谱选择性的关键性因素,之后使用粒子群优化算法对关键性因素以及材料选择方面进行优化处理,得出理想的辐射制冷光栅结构,为实际应用提供一定的理论支持。主要研究内容如下: 使用RCWA法计算了曲面光栅结构与平面光栅结构的辐射特性,对比发现曲面光栅结构在大气透明窗口波段内具有更宽且更高的高吸收率带,表现出了更好的制冷潜力。之后从入射角度、曲面占空比、基面厚度、光栅周期长度四个方面对曲面光栅结构的辐射特性及其内部的电磁现象展开了研究。研究发现光栅结构内部发生的磁极化现象能够激发光栅结构产生宽且高的吸收带,相比与表面等离子极化更适合于辐射制冷应用;在0～60°范围内,入射角角度对光栅结构的辐射特性影响不大。曲面占空比以及光栅周期长度能够激发光栅在大气透明窗口波段产生新的高吸收带,此外,光栅结构对光栅结构在太阳光谱波段的吸收率也有调控作用。而基面光栅厚度的变化对光栅结构吸收带的数量无影响,但是能够调节光栅结构高吸收峰的峰值。 为了获得具有最优辐射特性的光栅结构,就上述关键性因素以及材料选择方面对光栅结构进行了优化。优化后的光栅结构由材料Al2O3、Si3N4以及Si O2构成,其曲面占空比为0.479;光栅基面厚度为1.368μm;光栅周期长度为2.136μm。其在阳光以0°入射时,能够实现在太阳光谱波段只有6.81%的吸收率,在大气透明窗口波段具有93.17%的发射率。其在夜间的辐射制冷功率能够达到137.84W/m2。在日间也能够实现77.89 W/m2辐射制冷功率。

关键词： 磁异常张量场   拓扑结构   张量场可视化   超流线   导航  

摘要： 随着传感器技术的不断进步,能够探测到的磁场数据越来越丰富,从地磁总场到磁矢量场再到磁异常张量场。磁异常张量场相对比于地磁总场和磁矢量场,具有应用广泛、抗地磁场干扰能力强、分辨力高等优点。数据信息越来越多的同时,可视化方法也越来越丰富,但目前在对磁异常张量以及张量不变量等数据进行可视化时,使用最多的方法仍是等值线图,等值线图仅能够展示单一分量的特征,无法展示出张量场高阶信息。因此,本文对磁异常张量模的梯度场以及磁异常张量场进行拓扑结构可视化,并对可视化结果进行分析和应用。具体研究内容包括以下三个方面: (1)典型磁异常模型的张量场正演。首先,阐述了磁异常张量场的通用数学表达式及相关特性。其次,推导了典型的磁异常体在空间中形成张量场的解析表达式。最后,通过仿真实验对张量五个独立分量及张量模值的等值线图进行可视化及分析,从张量模值的等值线图可以看出,靠近磁源或磁源边界的位置,往往张量模值的梯度大,远离磁源或磁源边界的位置往往张量模值的梯度小。 (2)张量模的梯度场的二维拓扑结构可视化及应用。首先,阐述矢量场二维拓扑结构的提取方法,并设计一套提取磁异常张量模的梯度场拓扑结构的算法,通过寻找临界点和提取分界线进行拓扑结构可视化。其次,利用该算法对不同几何形状磁异常体的张量模的梯度场进行拓扑结构提取和分析,通过仿真实验发现拓扑结构能够建立磁异常体之间的关联、反映磁异常体相关磁特性。最后,根据拓扑结构的连通性以及磁异常张量场中临界点的特殊含义,介绍其在导航领域的实际应用,设计已知拓扑结构时的导航算法以及在拓扑结构未知时基于寻找临界点的导航算法,在仿真实验中验证两个导航算法的可行性,并在实际实验中提取测区的拓扑结构及模拟实时导航路径,验证算法的实用性。 (3)磁异常张量场的三维拓扑结构可视化及应用。首先,阐述了超流线可视化方法,并通过仿真实验对磁异常张量场进行超流线可视化及分析,从可视化结果中发现超流线形态受异常体磁特性以及测区高度的影响,因此,设计通过超流线可视化反演磁异常体深度的方法,并通过仿真实验验证其可行性。其次,对三维张量场中退化点进行分析,磁异常张量场中退化点仅有“双重退化点”这一种类型。最后,研究磁异常张量场三维拓扑结构提取方法,通过寻找退化点并以退化点为起点,分别使用三个特征向量场绘制横截面不变的超流线,对拓扑结构进行可视化。通过仿真实验可视化并分析磁异常张量场三维拓扑结构特征,从可视化结果中发现,退化点附近表现出楔形特征,并在实际实验中寻找退化点,退化点附近同样表现出楔形的特征。 本文推导了典型的磁异常体在空间中形成张量场的解析表达式,为后续可视化提供数据来源;研究矢量场拓扑结构的提取方法,为后续拓扑结构可视化提供理论支撑;将提取二维、三维拓扑结构可视化方法应用在磁异常张量场可视化中,弥补等值线图仅能够展示单一分量的不足;同时,将磁异常张量模的梯度场的二维拓扑结构应用于导航领域,三维拓扑结构应用于磁源深度反演领域。

关键词： 光栅传感器   电子细分   细分误差   CORDIC算法  

摘要： 光栅传感器是一种以莫尔条纹为基础的测量工具,因为其独特的优势已在精密测量领域得到了广泛应用。从几何光学原理出发,莫尔条纹的形成与光栅的相对运动密切相关,根据其运动关系可知,莫尔条纹的变化与栅距的变化相对应。然而,仅依靠栅距达不到高精密测量的要求,需要在考虑成本的情况下,尽可能地提高测量分辨率,同时,因为有直流、幅值、相位等误差的存在,光栅传感器的测量精度也会大受影响。因此,既需要减少光栅莫尔信号误差带来的影响,又离不开倍频光栅信号,即需要从多方面提高测量精度。本文的主要研究内容如下: (1)本文以电子细分为主,分析对比了常见电子细分的方法及其优缺点,综合考量确定了利用构造绝对值三角函数的一次细分方案,实现了16倍细分,它为二次细分提供了区间判别标准。结合当下主流的构造正余切函数及构造近似三角函数等线性化细分方法,通过对比分析,提出了构造新型正切函数进行二次细分的方法,它是在一次细分基础上进行的高倍细分,并通过编程仿真验证了理论上的可能性。两次细分过程结合实现了1024倍细分,后续工作均是在前述工作的铺垫下完成。 (2)结合光栅传感器输出信号的特征,建立光栅莫尔信号误差数学模型,分析了误差存在对一次细分和二次细分的影响。单独分析只含直流、只含幅值、只含相位等误差对二次细分的影响,说明光栅莫尔信号误差补偿的必要性,该信号实时误差的补偿根据之前一个或多个周期信号检测到的误差对当前信号误差进行补偿,校正信号的直流分量及幅值误差,使信号初步映射到-1～1。在前人研究的基础上,改进利用传统的CORDIC算法求取相位值的过程,不像之前一样根据任意一路信号求反正弦值或反余弦值,而是采用新的二次迭代CORDIC算法,根据每一路采集到的信号,通过反正切间接求得反正弦值或反余弦值,从而补偿相位。经过仿真验证,信号补偿后的细分误差稳定在1个细分当量内,说明了光栅信号细分及实时误差补偿算法的有效性。 (3)针对前述理论支撑,设计信号采样与传输程序,与设计的光栅信号采集与处理界面化系统完成交互工作。准备所需器材,搭建实验平台,通过实验分别验证信号中只含直流及幅值、只含相位、含综合误差等情况下的补偿及细分情况。经过对数据的处理,采用波形图直观反映实验结果,实验表明实现了一个周期光栅信号的1024倍细分,并且补偿后的光栅信号细分误差稳定在1个细分当量内,与仿真结果一致。

关键词： 磁梯度张量   磁定位   分类识别   卷积神经网络  

摘要： 磁异常探测方法因其具有探测范围广、功耗低、可视要求低等优点,广泛应用于未爆物检测、地质勘探、医学成像、汽车智能驾驶等领域。充分发挥磁探测技术的优势,对于磁梯度张量的理解与应用至关重要。通过对磁梯度张量的分析,我们能够更深入地了解目标的磁特性,进而实现对目标的准确识别与分类。目前的定位方法对于单个磁性目标定位,存在定位精确度低、鲁棒性差的问题;对于多个磁源目标定位,存在对磁性物体的数目识别不准、定位效果差的问题。另外,常用的分类识别方法仅能识别物体的切面图像,无法实现对于相似形状物体的准确分类。基于以上问题,本文通过研究磁偶极子模型,针对磁性目标定位与分类识别方法分别展开了以下两点研究,研究内容如下: 在定位方法研究方面,针对磁梯度张量测量系统所得到的数据噪声大、数据量小的问题,分别采用平均滤波和Kriging插值方法,对数据进行处理滤波与扩充,提高数据准确性与数据量。单磁源定位方面,针对传统的欧拉反褶积定位方法在特定情况下会出现奇异解导致定位误差过大的问题,本文提出了基于张量不变量的定位方法,仿真实验结果表明,在无噪声时,单磁源定位最大定位误差为0.03m,平均定位误差为0.023m;多磁源定位方面,确定了基于张量不变量结合自适应模糊c均值聚类的定位方法,仿真实验测试了其对于多个磁源的定位能力,实验结果表明,无噪声时,该方法平均定位误差均小于0.03m,具备多磁源定位的能力。此外,在野外实验中成功实现空间内多个磁性目标的准确定位,验证了该方法的有效性。 在磁性目标分类识别方面,本文提出了正则化磁场反演与多输入卷积神经网络相结合的方法。利用正则化磁场反演方法,得到三维物体不同深度的磁源图像,以此作为数据集对优化后的CNN神经网络进行训练学习,使其能够对不同形状的物体进行准确分类识别。通过仿真软件COMSOL建立不同模型的仿真磁源模型,并将其生成的图像作为数据集。理论仿真结果表明该模型分类识别精确率可以达到95.4%。此外,在实验部分对正方体、长方体、圆柱体、球体及多物体组合体目标进行了分类识别,验证了方法的实用性。