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关键词： 高压直流电源   正负双向倍压电路   STM32   模糊PID   Matlab仿真  

摘要： X射线衍射仪是一种目前常见、应用广泛的衍射分析器。随着生产力与生产技术的发展,X射线衍射仪已经广泛地应用在各个领域。用于X射线仪的高压直流电源输出电压的稳定性、可靠性、效率、纹波系数会直接影响X射线的质量。相较于主流工频高压直流电源,结合高频技术的高压直流电源体积小、质量小、效率更高、稳定性更高。 本论文针对X射线仪对高压直流电压的需求,首先对主电路各部分电路拓扑进行了研究分析、参数计算与器件选型。采用Buck电路进行输出电压的调制,从而提升系统稳定性;重点对倍压整流电路进行了对比研究,对比不同类型倍压整流电路,通过仿真对比分析确定了实现更低输出纹波的倍压电路类型与参数设计。针对X射线仪高压直流电源高电压小电流的特点,提出两级升压原理并采用正负双向倍压电路,降低了高频变压器的升压比和副边电压,从而降低了设计难度,提高了系统电压上升速度、系统稳定性、降低了输出纹波电压。 为了验证软件件设计、参数计算和器件选型的合理性,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,并对比分析了三种控制策略对系统性能的影响,最终通过输出波形仿真结果对比分析得出,相比于PID控制与单神经元控制,模糊自适应PID控制算法控制下高压直流电源输出电压纹波系数更小,稳定性更高,综合表现均由于其他两种控制策略。 为了解决高压电源的可靠性要求,一方面取决于电路结构设计和器件的选用,另一方面也取决于安全可靠的保护功能。所以,整套系统的保护设计也十分重要。在完成了对控制系统硬件设计研究后,设计研究了包括STM32的外围电路、相应的驱动电路、采样电路以及过电流保护机制。 设计研究了高压直流电源的软件部分,对实验样机进行了波形测试。测试结果表明,高压直流电源的软硬件设计合理,系统正常运行,性能良好。系统输出的电压表现出较好的稳定性,而输出电压的纹波系数也相对较低,基本满足设计要求。

关键词： 矿山机械   煤矸分选   双能X射线透射   识别定位   机器学习   特征提取   分选参数  

摘要： 煤炭作为我国主体能源,经洗选可大幅提高利用价值。现阶段我国煤炭主要以动筛跳汰、重介浅槽等进行湿法分选,耗水耗能、工艺复杂、污染环境。煤炭入选比例与世界主要产煤国家相差约15.0%,缺少先进分选方法、技术与装备占主导因素。双能X射线透射(Dual Energy X-Ray Transmission,DE-XRT)分选基于煤矸对X射线吸收响应差异,通过探测器检测不同信号实现识别,结合气体射流吹射完成分离,不耗水、不受环境影响、不污染、可实现智能化无人化,能够有效替代现有湿法分选。然而目前投产应用的分选装置物料粒径大小均为随机分布,重叠粘连致使分割定位精度低、精准识别难、剔除带出高。DE-XRT技术自身硬化、余辉、扇形和厚度效应不仅缩小识别粒径范围,而且降低识别精度。核心算法面向不同地区差异化品质煤矸,未能有效建立分选参数调控机制,装置性能和应用场景范围受限。本文针对现有DE-XRT智能分选装置存在的缺陷和技术难题,开展如下研究: (1)探析DE-XRT煤矸识别原理,揭示煤矸DE-XRT吸收响应规律,阐释X射线连续光谱透射煤矸的硬化、余辉、扇形和厚度效应。依据煤矸物性,制备不同地区、不同厚度和密度的差异化品质物料。采集并建立煤矸图像数据集,结合数字图像处理知识对获取图像进行高斯滤波去噪、两点法不均匀校正、LucyRichardson余辉复原和分块最大化类间方差阈值分割预处理。 (2)设计形选识别算法判断重叠粘连指导分割,预测散化队列分布重叠率、分布密度等状态参数。基于共轭直线点线位置关系检测凹点,利用凹点分割粘连重叠煤矸。针对复杂多目标粘连重叠,设计基于多重灰度阈值迭代分割标记种子点的分水岭分割算法,实现目标精准定位,为识别奠定基础。研究表明:煤矸厚度在5～150 mm范围内,形选识别精度高于98.0%,散化队列分布状态参数预测误差低于4.1%,重叠粘连目标分割定位精度高于94.0%。 (3)考虑DE-XRT识别技术厚度、余辉、硬化和扇形效应缺陷,引入机器学习模型自动创建分类模型,提出多维度高精度识别方法。从多张图像、多层面、多角度提取融合灰度、纹理、几何形状、X射线吸收响应等多维特征削弱缺陷影响,实现原煤预排矸识别的同时具备分选参数调控机制,满足不同地区差异化品质煤矸分选需求。进一步的,以多维特征在高维空间中到支持向量机分类超平面的距离表征电子密度,实现对煤矸DE-XRT成像密度变化细节的表达。研究表明:面向5～150 mm厚度原煤预排矸识别率高于99.0%,分选参数基于煤矸密度变化选取与厚度变化相关性较低,揭示了关键分选参数-密度-灰分映射选择关系。 (4)基于散化队列分布规律,创新设计煤矸滚筒筛分装置以粒径从小到大的规则化排列替代现有随机排列。改进设计分离装置结构和剔除方案,有效提高形选识别、分割定位准确率,降低耗气量,揭示重叠粘连目标分割对识别影响。对关键系统部件如布料、辐射防护、射源温控、物料输送、剔除和接料系统等设计测试。搭建DE-XRT分选装置试验平台,验证基于分割的煤矸识别定位方法有效性。研究表明:规则排列状态下,形选识别精度提高5.6%,分割精度最小提高16.9%,形心定位精度最小提高12.0%。选择直径10 mm、6 mm喷嘴分别吹射大、小颗粒煤矸,单次响应6 mm喷嘴可节约64.3%气量。综合性分选试验结果显示:基于分割的煤矸识别准确率超99.0%,分选后矸中带煤、煤中带矸数量比低于2.0%。 本研究为现有煤矸DE-XRT智能分选装置的识别定位算法提供了理论参考,为提升装置性能提供了设计方案。所提出的识别及定位算法可作为通用算法实现快速部署,并可推广应用至其它矿产资源和固废可再生资源分选。 图[168]表[36]参[161]

关键词： 燃烧诊断   可调谐半导体激光吸收光谱技术   温度场层析重建   U型神经网络  

摘要： 燃烧火焰温度是非常重要的参数,表征了燃烧效率的高低,温度的精细化测量有助于分析燃烧状况,优化燃料配比,提高燃烧效率,特别在航空发动机、内燃机等燃烧诊断领域具有重要价值。可调谐半导体激光吸收光谱（Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy,TDLAS）技术具有快速响应、非侵入、高精度等特点,可用于实现温度、浓度等多参数在线测量。本文基于神经网络与TDLAS技术对非均匀燃烧温度场重建方法进行了研究,主要工作如下: 1、基于燃烧温度场吸收光谱测温机理,确定了以O2分子为对象的760.89nm和760.77nm两条吸收谱线作为测温谱线,结合双谱线测温理论,构建了基于TDLAS技术的温度-吸收光谱投影探测数学模型,为本文的燃烧温度场相关重建算法研究和实验验证奠定了基础。 2、针对TDLAS技术探测视角受限问题,提出了一种稀疏投影多视角合成技术。该技术以U-Net网络为框架、融合了多级残差网络和可提取序列特征的门控循环单元网络,被称为GMRes UNet。仿真实验研究了有限的2~n个投影角度,合成32个角度的投影数据,实现了探测数据的2~n倍增强。实验结果表明,GMRes UNet具有出色的投影数据合成能力,特别是在8倍的合成效果显著,PSNR为40.726,SSIM为0.997,平均相对误差为0.35%,该技术为温度场稀疏重建与系统简化提供技术支撑。 3、针对火焰温度重建精度低的问题,提出了一种基于UNet3+网络的重建模型,利用全尺度跳跃连接融合不同尺度特征图中的语义信息,建立投影数据与非均匀温度场信息之间的映射,实现了燃烧场内每个网格温度信息的高精度重建。仿真实验分析了最佳投影角度数目,评估了UNet3+算法重建温度场的能力,重建指标PSNR可达41.13,SSIM可达0.994,平均相对误差为0.89%,该算法相比与重建效果比传统的神经网络效果好,并且具有一定的抗噪能力。 4、采用理论与实际相结合的方法,在实验室环境下构建了以丁烷火焰为研究对象的光电测温系统,重建了火焰不同高度二维温度分布。采用标准K型热电偶对比分析燃烧区域的温度分布重建结果,结果表明测量的最大误差为5.371%,并对误差结果进行了分析,验证了U型网络燃烧温度场层析重建算法的可行性。

关键词： 分布振幅   QCD求和规则   跃迁形状因子   半轻衰变   衰变分支比  

摘要： 本文基于光锥求和规则(LCSR),利用QCD求和规则方法研究了粲介子的衰变过程。首先,在背景场理论的框架下,利用SVZ求和规则计算了π介子twist-2前5阶矩和twist-3前4阶的分布振幅(DAs)矩,并计算了K*介子twist-2纵向分布振幅的前10阶矩,对于K*介子twist-3纵向分布振幅则采用了Wandzura-Wilczek(WW)近似方法得到。此外,本文的创新点在于构建了π介子和K*介子twist-2分布振幅的光锥谐振子(LCHO)模型,得到的分布振幅矩的函数表达式之后,并通过最小二乘法来拟合分布振幅的矩,从而得到参数的最优解,将所得的最优参数带入LCHO中就能得到完整的twist-2分布振幅解析表达式。 本文主要研究了赝标量介子7π和矢量介子K*的跃迁形状因子(TFFs)及其相应的衰变过程,从而得到微分衰变宽度和分支比。在具体的计算过程中,本文采用传统流计算了D4 7π的跃迁形状因子,其端点值结果为f+D→π(0)=0.627-0.080+0.120,基于非标准中微子相互作用,D+→ π+vv衰变可以与D0→π+eve衰变间接相关。因此,我们首先计算D0→π+eve得到了B(D0→π+eve)=0.308-0.066+0.155× 102并进一步得到了稀有衰变过程衰变宽度和分支比,其中D+→ π+vv分支比的预测是B(D+→ π+vv)=1.85-0.46+0.93× 10-8。对于Ds→K*的跃迁形状因子,则是采用了左手手征流的方法进行计算,其端点值结果为A1(0)=0.350+-0.045+0.043、A2(0)=0.514-0.054+0.056、V(0)=0.461-0.046+0.050,我们得到的半轻衰变过程的分支比B(Ds+→K*0e+ve)=(1.11-00.3+0.3)× 10-3,除此之外,在实验中,TFFs是提取Cabibbo-Kobayashi-Maskawa(CKM)矩阵元的重要参数之一,而相应的数值结果可以提取CKM矩阵元,同时也为提取强子的内部物理信息作为了一个参考。

关键词： 非法吸收公众存款罪   民间融资   法益   限缩适用  

摘要： 非法吸收公众存款罪近年来适用范围呈现出扩张趋势,2021年施行的《刑法修正案(十一)》规定了非法吸收公众存款罪的法定最高刑从10年有期徒刑提升到15年有期徒刑,罚金的数额也取消了限制,体现出国家对非法集资类犯罪的严打力度,一定程度上维护了国家的金融安全、社会的安定秩序及公众财产安全。但目前学界对本罪在司法实践中过度扩张适用持批评态度,认为其存在“口袋化”倾向,限制了民间融资的活力,不利于良好营商环境的构建。 本文通过对非法吸收公众存款罪的立法沿革与基础理论进行阐述,得出涉及本罪的“四性特征”和保护法益,与本罪扩张适用有密切关联。“四性特征”规定的模糊性,在一定程度上加剧了本罪认定困难,而法益对于犯罪构成要件具有重要指导作用,由于本罪构成要件存在模糊规定,对本罪的保护法益进行探究,既有利于明确认定本罪,也切合本罪限缩适用的现实需求。 目前,非法吸收公众存款罪在我国存在扩张适用的问题,直观体现在本罪的司法判例中。近十年,本罪案发数量几乎呈现逐年增长的趋势,一审判决案例数量翻倍增长,成为司法机关打击非法集资类案件使用频率最高的罪名。司法实务中“存款”含义范围不断扩大,甚至将“资金”认定为“存款”,未对二者进行明确区分。本罪在罪与非罪认定层面也存在一些问题,尤其是与民间借贷等合法民间融资行为界限模糊。联系本罪扩张适用表现,扩张适用问题主要由于法律条文自身规定模糊,司法解释的滞后性以及国家对于非法集资类犯罪的严打态势,多方面原因导致。 基于扩张适用存在的问题,以限缩原则为指导,可以得出本罪的限缩适用路径。首先,从本罪保护法益的角度出发,厘清本罪的立法所要保护的内容,即设立本罪的目的是要维护好金融管理秩序和社会公众的财产安全。再者,明确“存款”的含义,回归其本义,对“存款”进行限缩解释,存入金融机构的资金才能称为“存款”,不能将其与“资金”混同。然后,通过准确界定和把握非法吸收公众存款罪的“四性特征”,划定与合法民间借贷行为的界限。最后,通过规范适用本罪的“退赃退赔”规定,达到本罪限缩适用之目的。

关键词： 舰船辐射噪声   特征提取   斜率熵   蛇优化   模态分解  

摘要： 舰船辐射噪声的特征提取对舰船目标检测、识别和跟踪具有重要的实际工程意义。然而,由于舰船辐射噪声产生机理的复杂性和复杂海洋环境动态的多变性,传统的特征提取方法具有一定的局限性。针对上述问题,本文开展了基于熵和模态分解的舰船辐射噪声特征提取方法研究,主要研究内容如下: (1)针对斜率熵只能在单个尺度上度量舰船辐射噪声复杂度的问题,提出了一种新的复杂度特征——蛇优化变步长多尺度斜率熵。该算法以斜率熵为基础,通过变步长多尺度处理和引入蛇优化算法,不仅克服了传统多尺处理时因大幅缩短序列长度而导致熵值不准确的缺点,同时解决了斜率熵的阈值选择问题。经仿真实验测试,相较于传统的多尺度熵,蛇优化变步长多尺度斜率熵具有更好的特征提取性能。 (2)鉴于单通道舰船辐射噪声特征提取效果欠佳的问题,提出了一种基于连续变分模态分解和蛇优化变步长多尺度斜率熵的单通道舰船辐射噪声特征提取方法。该方法创新性地将连续变分模态分解和蛇优化变步长多尺度斜率熵相结合,旨在深入挖掘模态分量间的熵值差异。同时,借助特征选择技术来减少特征冗余,以提升舰船辐射噪声的识别精度。最终,通过实测舰船数据集验证了所提出方法的有效性。 (3)针对斜率熵仅适用于分析单通道舰船辐射噪声的问题,提出了一种新的复杂度特征——蛇优化多元斜率熵。该算法以斜率熵为基础,通过引入多元思想,实现了不同通道间时间序列动态变化的全面表征。同时,结合蛇优化算法,解决了多元斜率熵的阈值选择问题。通过仿真实验的分析以及与传统多元熵的对比研究,验证了所提出的蛇优化多元斜率熵的有效性。 (4)为实现多通道舰船辐射噪声的有效提取,提出了一种基于多元变分模态分解和蛇优化多元斜率熵的多通道舰船辐射噪声特征提取方法。该方法利用多元变分模态分解算法从频域中提取舰船辐射噪声的有效信息,并结合蛇优化多元斜率熵进行特征表征。此外,通过特征选择技术,有效区分了不同类别的舰船辐射噪声。最终,通过实测舰船数据集验证了所提出方法的优越性。