探地雷达—电法—化探技术在地下排污管网探测工程中的应用

介绍探地雷达－电法化探技术的基本原理及应用于齐鲁石化公司地下排污管线进行测漏的工程实例。     

大气氢氧自由基测量技术研究进展

大气氢氧自由基在对流层大气化学中占有重要地位，但由于其浓度极低而活性极高，所以至今没有合适的测量方法。文章通过总结２０多年来大气氢氧自由基测量技术研究的成果，分析讨论了大气氢氧自由基浓度测量的研究现状和发展趋势。     

板料激光弯曲成形及其数值模拟

介绍了一种利用激光扫描板料时形成的不均匀温度场所诱发的热应力进行弯曲变形的技术。采用非耦合模型,用有限元法对成形过程中的三维瞬态温度场及形变场进行了数值模拟,定量地解释了板料激光弯曲的变形机理。文中还介绍了动态边界热流的引入方法及改进热弹塑有限元计算精度和收敛性的措施。模拟值与实测值吻合。     

地面雷达可靠性加速试验方法研究

目的缩短可靠性鉴定时间,降低试验费用,形成工程化方法。方法以GJB 899A—2009为依据,根据雷达产品的实际特点,选择合适的定时统计试验方案,确定可靠性鉴定试验剖面。参考国内外加速试验标准,运用阿伦尼乌斯模型、Norris-Landzberg模型、疲劳累积损伤模型对可靠性鉴定试验剖面中温度、温度循环、振动应力水平进行加速,分别给出温度、温度循环、振动应力加速因子计算方法,得到加速条件下的等效试验剖面及故障时间。结果通过可靠性加速试验等效剖面计算,雷达可靠性鉴定试验时间由1100 h等效为加速条件下367h。结论地面雷达可靠性加速试验方法能够明显缩短试验时间,降低试验成本,可以在工程中推广应用。     

多遥感设备联用在区域空气质量变化与边界层结构关系研究中的应用

为研究佛山地区空气质量变化与边界层结构的关系,2015年10-12月在佛山地区3个站点同步开展了多台风廓线雷达、激光雷达、微波辐射计联用的大气边界层结构观测实验.结果表明:风廓线雷达探测可获得平均风场垂直分布的连续变化,发现佛山地区风场垂直分层结构明显,空气污染与近地小风层厚度的相关性较强.激光雷达探测可获得颗粒物消光特性垂直分布的连续变化,发现佛山地区颗粒物消光特性与大气边界层结构有密切关系,空气质量指数(AQI)变化与颗粒物激光雷达探测反演的边界层高度相关性较高,相关系数为-0.58.微波辐射计探测可获得平均温度、相对湿度垂直分布的连续变化,逆温和相对湿度变化对边界层日变化及空气污染成因分析有较高的价值.通过多设备联合探测,可同时获得研究地区平均风场垂直分布特征、颗粒物浓度变化特征、逆温和相对湿度的变化特征.多设备联合探测,有利于区域空气质量变化与边界层结构关系机理研究,对区域空气质量变化的预测预报有重要作用.     

车载雷达工作室三维空气流动与传热数值模拟

应用计算流体力学和计算传热学方法对某车载雷达工作室内的三维空气流动和传热进行了模拟与数值计算.建立了车载雷达工作室内三维空气流动与传热计算的物理模型和数学模型,应用κ-ε紊流方程模型、非结构化网格和有限容积法对某车载雷达工作室内的空气流场与温度场进行了三维数值仿真计算与分析,为该车载雷达工作室生存环境的改善与优化提供了...     

雷达电磁环境的联合建模与仿真

随着雷达灵敏度、精度的提高,对电磁环境的依赖性也越来越大。首先分析了美军的联合建模与仿真系统（JMASS）,指出建立一个综合的、可重用的雷达电磁仿真环境是电子战仿真的关键;重点研究了基于球不变随机过程（SIRP）的K分布杂波模型,以及地面／海面的多路径效应模型;最后建立了雷达电磁环境的模型并进行了仿真。     

不同腐蚀体系中低合金钢锈层的拉曼光谱研究

利用激光拉曼光谱法研究了舰船用镍铬系低合金钢在天然海水以及分别添加双氧水、高氯酸钾和过硫酸钠的NaCl（3.5％）溶液等4种体系中浸泡后腐蚀锈层的物相组成。结果表明：在含双氧水体系和天然海水体系中,钢样的内外锈层物相主要是α-Fe2O3、γ-FeOOH和Fe3O4。高氯酸钾和过硫酸钠腐蚀体系,其腐蚀锈层的外锈层除了含有α-Fe2O3和γ-FeOOH外还出现了γ-Fe2O3,内锈层只含有α-Fe2O3和γ-FeOOH,未发现Fe3O4。说明镍铬系低合金钢在含双氧水体系和天然海水体系中的腐蚀锈层物相组成差异最小。     

加油站埋地罐区土壤中油气含量检测方法研究

以某加油站埋地罐区为例,针对探地雷达法验证实验的需要,建立了以手动钻孔取样,以有机溶剂二氯甲烷进行萃取,采用气相色谱法进行定量的土壤中油气含量分析方法,并对方法的线性、检出限、加标回收率等进行了研究。气相色谱分析结果表明用二氯甲烷替代四氯化碳作为土壤中油气含量测定的萃取剂,萃取结果良好;探地雷达法测得的1号罐和3号罐泄漏区域土壤中油气含量高达856.4mg/kg和772.3mg/kg,证明探底雷达法可以迅速检测到埋地罐区泄漏区域。     

基于风暴识别算法的森林火灾识别

采用风暴识别算法对森林火灾进行了识别。首先根据参数阈值调整后的风暴识别算法,得到二维分量,结合不同云回波与火灾回波的差异,对火灾回波进行识别。根据算法对浙江省温州市三次森林火灾过程进行识别,结果显示:对于三次火灾过程都能够有效识别。对于火灾发生初期和熄灭时,由于回波强度较弱,回波结构松散,与小范围弱回波混合,导致漏识别。当回波中存在小范围地物杂波时,由于其尺度与小面积火灾接近,最终导致误识别。在森林火灾发生时,该算法可以帮助识别发生火灾的位置,为消防人员提供及时可靠的火灾地点及起火时间。