先驱体转化致密碳化硅纳米复合材料的制备及其热电性能

以聚碳硅烷和锑改性聚硅烷为先驱体,利用先驱体转化Si C材料的富余自由碳高温石墨化的微观结构演变特点,采用热压烧结、先驱体浸渍-裂解法以及退火工艺制备出先驱体转化Si C纳米复合材料。采用SEM、TEM、XRD和Raman等测试手段表征和分析了相组成和微观结构,讨论了样品的热导率、电导率和塞贝克系数等热电参数随温度变化关系。研究表明,所得致密Si C纳米复合材料为n型热电材料。由于纳米石墨的作用,材料热导率抑制在4~8W/(m·K)范围。1600℃退火处理能够降低热导率,同时提高电导率和塞贝克系数绝对值,使先驱体转化法得到的Si C纳米复合材料无量纲热电优值ZT达到0.0028(650℃),高于其他已报道的致密Si C/C复合材料和纳米复合材料体系。     

适于PCT编码的低内存通用树状多带滤波器组实现

基于常用的多带滤波器组的紧支撑性及FIFO(First-in First-out)缓存技术提出了一种具有低内存需求的通用树状多带滤波器组(Tree-structured Filter Bank,TSrS)的实现方法SBFB.该方法具有两大特点:(1)生成与全局变换法相同的子带系数,但是内存需求大大减小且仅与图像宽度及采用的TSFB相关;(2)在FIFO缓存中直接生成父子树(Parent-children Tree,PCT).基于PCT的编码器可直接对位于缓存中的PCT进行编码,而无须在SBFB与编码器之间引入中间缓存.通过分析TSFB的各分解层中的数据流,给出了样本点与子带系数之间的时序关系,并且使用该关系从数学上严格证明了SBFB的正确性.     

稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像

传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

气液比对液体中心式气液同轴离心喷嘴燃烧过程的影响

为了分析气液比对液体中心式气液同轴离心喷嘴燃烧过程的影响,针对一台采用液体中心式气液同轴离心喷嘴的燃气发生器在不同气液比下进行热试,并对试验结果进行深入分析。结果表明:随着气液比的增加,燃烧过程存在三种状态——稳定燃烧、稳定燃烧过渡到低频不稳定燃烧、低频不稳定燃烧。这种低频不稳定燃烧与供应系统的振荡无关,是由气液比增加造成三岔火焰远离喷注面板,当三岔火焰到达喷雾撞击点后火焰稳定性降低,使得火焰在回流区内前后振荡引起的。     

固体燃料冲压发动机两种内旁路构型燃烧性能数值分析

使用数值模拟方法对比分析了环型通道与齿轮型通道两种内旁路构型的燃烧性能,固体燃料为丁羟,燃烧采用总包反应,反应速率由涡团耗散模型计算.研究发现,环型通道在补燃室头部产生突扩回流区,仍为扩散燃烧;齿轮型通道在补燃室头部产生对称的涡结构,能够增强未燃烧燃料与旁路空气的掺混效果,且总压损失与环型相当,综合燃烧性能较好.