沿任意方向运动的磁偶极子感应电场特性

磁偶极子是磁理论研究最基本的磁单元。根据相对论电磁变换推导了单个磁偶极子沿任意方向匀速运动时产生的感应电场三分量的计算公式,并通过坐标变换,得到了感应电场在惯性系中的空间分布,解决了由高斯定理只能计算沿极矩方向运动的磁偶极子感应电场的缺陷。利用Matlab语言进行仿真,直观展示了沿任意方向运动的磁偶极子感应电场分布特征,并画出了感应电场的电力线分布,分析了感应电场随着磁偶极子运动方向与极矩方向间夹角的变化而变化的规律,为通过磁偶极子拟合磁性物体的磁场分布从而研究其感应电场提供了参考。     

船舶腐蚀相关电磁场特征仿真研究

  目的  部分较成熟的螺旋桨涂层技术已在舰艇中试用,而有关螺旋桨涂层对舰艇水下静电场影响的研究则较少。  方法  基于潜艇腐蚀和防腐电场产生原理以及有限元建模方法,采用多场耦合有限元仿真软件COMSOL中的电化学模块,对由潜艇腐蚀和防腐电流产生的电场进行建模,计算外加电流阴极保护系统开启时螺旋桨不同涂层状态下的潜艇水下电场分布。  结果  结果显示,螺旋桨覆盖有涂层时,潜艇水下电场各方向的分量峰—峰值与电场模幅值的最大值较螺旋桨裸露时均有明显降低;在潜艇左侧1.5倍艇宽处与舰艇艏艉线平行的求解路径上,螺旋桨在覆盖有涂层状态下的电场各分量峰—峰值和电场模幅值的最大值较螺旋桨裸露状态下分别减少了55.2%,69.0%,72.2%和64.0%;且外加电流阴极保护所需的阳极输出电流减小了40.2%。  结论  螺旋桨覆盖涂层能大大减少潜艇腐蚀相关静电场,有利于实现潜艇电场隐身。     

集装箱适载检验管理信息系统的开发与应用

简要分析了集装箱适载检验工作中存在的问题。着重介绍了集装箱联网核销系统的工作流程、系统结构和所实现的功能,还介绍了系统实现使用的技术和网络安全解决方案。最后说明了系统应用后取得的效果。     

一种基于二次谐波的电流传感器研究

针对某些特殊场合对微弱电流的测量需要，通过分析被测电流与磁场的关系，提出一种新的电流传感器设计方法，该传感器通过测量感应电压的二次谐波，从而得到被测电流大小，分析了该种传感器的测量灵敏度。进行实验和实际应用，实验和使用结果表明，设计的传感器具有高可靠性，高灵敏度。     

舰船静电场防护技术发展综述

静电场防护已经成为当今舰船科学领域的一项重大课题,直接影响舰船在作战时的隐身性能。本文重点介绍舰船静电场产生的原因及其现状,分析影响舰船静电场的主要因素,给出了降低舰船静电场的方法,并论述目前针对舰船静电场防护的研究进展。主要从舰船自身的设计工艺、舰船的牺牲阳极阴极保护优化、外加电流阴极保护技术优化、外加补偿电流法等方面出发,探讨对舰船静电场防护的方法,最终得出外加补偿电流法是对舰船静电场防护效果最好的结论。     

基于D-S证据理论和BP算法的直流电机故障诊断研究

提出一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息,提高了诊断的可靠性和灵敏度.     

基于进化规划的自适应高斯神经网络

自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类，但此网络使用BP算法，其误差能量函数是一个不规则的超曲面，容易陷入局部极小值。因此，提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法，该方法能够自动的确定网络的最优结构和联结权值，同时避免网络的局部优化。将该方法用于被动声呐晶目标的分类识别，实验结果表明基于进化规则的自适应高斯神经网络能够有效的克服局部最小问题，具有更好的识别率。     

基于模糊贴近度的舰船辐射噪声分类

误差反传神经网络在被动声呐目标分类中得到了广泛的应用，但该算法在搜索过程中容易陷入局部最小值，同时使用赢者独活的识别决策策略，导致识别率的下降。针对BP网络的弱点，提出了基于模糊贴近度的舰船辐射噪声分类方法，该方法能够在不对BP网络作大的改动的前提下，解决神经网络陷入局部最小值，同时使用赢者独活决策策略导致误识的弱点。实验结果证明了该方法的有效性。     

水平电流元在深海中的电场强度算法研究

对水平时谐电流元提出新的镜像法求解方法,对舰船采用水平时谐电流元进行建模,并应用改进的镜像求解法来研究腐蚀相关轴频电场在均匀、线性各向同性半无限大的导电介质中所产生的电场强度。通过对水平时谐电流元的整体镜像,结合数值方法求解海水中的矢量磁位A,并应用矢量磁位与电场强度的关系对水平时谐电流元在海水中任一点产生的电场强度进行推导。最后对某一海水深度产生的电场强度通过实验验证和相同条件下的Matlab仿真进行结果对比,验证其正确性和实用性,并为海上舰船电场测量提供理论基础。     

基于BP神经网络PID的舰船水下静电场防护控制的研究

舰船的电场信号已经成为舰船的目标探测信号之一,所以水下静电场防护直接影响舰船作战时的隐身性能。本文基于外加补偿电流的方法,通过Simulink软件,分别采用常规PID控制与神经网络优化PID控制,进行补偿电流的输出比较。仿真结果表明,BP神经网络算法优化PID后的控制电流,超调量明显减小,稳定所需时间也明显缩短。接下来进行船模的试验验证,试验结果表明,神经网络优化后的PID控制在船模水下静电场防护方面效果更好。