【摘 要】
：
随着治理荒漠化政策逐渐推行,预测沙尘暴和降低沙尘暴天气所带来的损失成为气象和生态环境领域的重要研究课题。沙尘暴天气下风速和空气中沙尘浓度升高,增大了超声波的衰减程度以及回波信号的识别难度,风速风向测量的误差也随之增大,所以提高超声波风速传感器在沙尘暴中的测量精度对预测和治理沙尘暴具有重要的研究意义。本文针对风沙影响下提高超声波风速传感器的回波强度和测量精度进行了研究,具体内容如下:首先,采用COM
论文部分内容阅读
随着治理荒漠化政策逐渐推行,预测沙尘暴和降低沙尘暴天气所带来的损失成为气象和生态环境领域的重要研究课题。沙尘暴天气下风速和空气中沙尘浓度升高,增大了超声波的衰减程度以及回波信号的识别难度,风速风向测量的误差也随之增大,所以提高超声波风速传感器在沙尘暴中的测量精度对预测和治理沙尘暴具有重要的研究意义。本文针对风沙影响下提高超声波风速传感器的回波强度和测量精度进行了研究,具体内容如下:首先,采用COMSOL有限元分析软件模拟了在不同风沙浓度下,压电材料辐射声场的分布。发现随着风沙浓度升高,超声波传播声场衰减逐渐增大,传播范围内超声波远场辐射能力最大衰减了约26%。根据超声波反射原理和压电材料辐射声场的仿真结果,设计了椭圆焦点反射式传感器结构,并通过仿真得出该结构在接收换能器处的声波能量更加集中,接收声压提高了45%左右,声波经压电效应转换后的接收电压提高了约47%,有效提高了回波信号强度,有利于强风沙天气下接收电路对回波信号进行识别。其次,基于超声波时差法的测量原理,分别对超声波驱动放大电路、接收处理电路、通道转换电路以及串口通信电路进行了设计。在强风沙天气影响下接收信号前几周期过于微弱可能会造成信号周期判定错误,导致测量时间产生偏差。选择时间-数字转换芯片TDC-GP22测量超声波传播时间,采用设置阈值法寻找回波信号特征波的过零点时刻来计算传播时间差,结合TDC-GP22的第一波识别功能和椭圆焦点反射式结构,提高了强风沙天气下对微弱回波信号的识别能力和时间测量精度。最后,将设计的超声波风速传感器分别在低风速、高风速有风沙干扰情况下进行了实验测量,并与国外和国产设备进行比较。通过实验结果表明,设计的超声波风速传感器对风速风向的测量精度与国外顶尖风速传感器接近,误差范围在2.5%以内,比国产风速传感器测量误差最高降低了4%左右,且风速数据的测量分辨率更高,为强风沙天气下高精度超声波风速传感器的设计提供了良好的参考价值。
其他文献
内燃机因其具有高效的能源转换与强劲的动力输出特性,受到了各国交通运输企业、国防军工部门和能源动力部门的广泛关注。论文以高性能内燃机缸套为研究对象,针对缸套珩磨表面Rk粗糙度集预测、珩磨加工参数优化、缸套磨损量预测和缸套服役可靠性评估等相关问题进行了研究。为高性能内燃机关键部件的精密加工和整机服役性能的提高提供相关参考。论文的主要内容如下:（1）基于人工神经网络（artificialneural n
植被覆盖度（FVC）是刻画地表植被覆盖的重要参数,也是重要的生态气候参数,并且影响地气间的水分和能量交换,是陆面模式的重要输入参量之一。NDVI（归一化植被指数）作为估算植被覆盖度的一种常用数据源,由于大气条件、地形、传感器退化等多种因素的影响,多源数据存在时空不一致、可比性差等问题,影响数据的综合应用。为了获得更高精度的模拟结果,研究提出了基于非监督分类的局部核回归方法,对多源NDVI产品进行归
随着人工智能和深度学习的发展,人机交互领域越来越注重情感表达,而语音作为表达情感最直接的方式,是实现自然人机交互的重要前提。如何让计算机自动识别人类情感和如何利用深度学习自动提取有效表征语音情感的关键特征是如今研究的热点。本文结合目前流行的深度学习网络构建语音信号特征提取和情感识别的模型,重点寻找有效表征说话者情绪的高级情感特征和模拟人类注意力机制去识别情感。主要工作如下:（1）针对语音情感识别任
伴随着工业化发展进程,光纤传感技术发展迅猛,成为众多领域研究的热点。光纤法布里-珀罗传感器具有体积小、精度高和抗干扰强等优势,在众多领域得到广泛的应用。而在光纤法珀传感系统中,解调系统直接影响光纤法珀传感器的测量精度,因此对解调技术的研究具有重要意义。本文以短腔干涉型光纤法珀压力传感器为基础,对解调方法进行研究,并设计了基于LabVIEW的传感器解调系统。本文的具体内容如下:设计了一种基于石墨烯的
MEMS压阻式压力传感器是在气象探测和车联网等领域有着重要应用的前向通道接口。传统硅基压力传感器普遍具有低灵敏度、温度漂移和时间漂移等半导体器件固有的属性。本文提出的基于硅铝异质结构的MEMS压力传感器及带有恒温控制和自校正功能的配套测量系统可以一定程度上解决这些问题。首先,理论分析了硅铝异质结构的压阻放大效应,将掺杂硅压阻条宽度优化设计为20μm,采用SOI硅片为原料设计了一种带有两对应力敏感和
随着立体成像技术的日益流行,3D高清影像产业不断发展,人们对于图像清晰度及视觉效果的要求越来越高。但是在3D图像的获取、传输、恢复和存储的过程中,会引入不同类型和程度的失真,从而造成立体图像质量下降,给人们理解和利用图像信息带来影响。因此立体图像质量评价的研究变得越来越重要,立体图像质量评价也是评价立体成像系统性能的一种有效方法。与2D图像相比,3D图像的每个视图不仅遭受2D图像会产生的单目失真,
热带气旋（Tropical Cyclone,TC）是发生在热带亚热带地区洋面上的一种暖心气旋式涡旋,是一种强大而深厚的热带灾害性天气系统。热带气旋强度被定义为热带气旋近中心附近最大持续风,准确估算热带气旋强度是热带气旋预报和灾害预警的关键。德沃夏克技术（Dvorak）被广泛应用于热带气旋定强,深度学习在热带气旋强度估计也表现出了与Dvorak相当的水平。除了Dvorak技术及改进版本仍然存在热带气
随着互联网技术和计算机技术的发展,以视频形式存储的数据已经成为了信息传播的主要载体之一,视频所包含的信息相比于图像更加丰富,更具表现力和渲染力,其中不仅包含静态的空间信息,还有大量随时间变化的运动信息。所以,视频数据的处理和分析是一个很重要的研究领域,本文所研究的视频目标分割是其中的一个重要研究方向。视频目标分割是指需要人为预先指定待分割目标（通常是给出视频序列的第一帧的分割掩码）,然后依据首帧掩