密闭容器液位高精度探测方法研究

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近些年来,石墨烯以其优异的热学、力学和电学特性广泛的应用于传感器领域。以石墨烯为敏感单元制作的温度传感器具有灵敏度高,测温范围大,响应时间短等优点,因此其在温度环境的测量中有较大的发展潜力。基于此,本文提出一种以氮化硼/石墨烯温敏结作为敏感膜片、蓝宝石衬底作为热传导膜片的温度传感器,并对其关键制作工艺和温敏特性进行了研究。本文主要完成了传感器芯片结构和工艺方案设计、传感器工艺制作、温敏特性测试以及
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超宽带(UWB)无线通信技术以其抗干扰能力强、定位精度高、系统容量大的优势,在室内定位领域得到了广泛的应用。但在一些设备仪器较多、人员密集的工厂内,存在标签数量较多、非视距和系统噪声干扰严重的问题,使得系统定位的实时性和精确度较差。因此,对非视距环境下多标签实时精确定位的研究具有一定工程应用价值。本文基于TDOA定位机制,搭建了高密度下的室内精确定位系统。针对待标签数量较多的问题,定位系统采用AL
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微波层析成像(Microwave tomography,MWT)是近几年来发展起来的新的工业层析成像检测技术,具有非接触、安全等特点,被广泛应用于各个领域。随着科技的发展,人们对检测的精度和速度提出了更高的要求。在实际环境中因设备成本、微波传感器之间信号干扰及待测物质本身的特性无法直接从硬件方面提高MWT系统的整体性能。因此,在不增加设备的情况下,通过研究重建算法改善MWT系统的精度和速度具有非常
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地下浅层震源定位技术是地下空间定位领域研究的热点,该技术可以有效解决高价值弹药地下炸点定位以及侵彻轨迹测量等问题,也是实现地质监测,工程爆破、文物防盗监测、煤矿勘察等民用问题的重要手段。鉴于目前地下速度模型复杂,无法满足地下能量场的高精度重建,使得生成的能量场图像中能量聚焦区域模糊,分辨率低,造成地下浅层震源的定位难度大,定位精度低。针对上述问题,本文开展了基于深度学习的地下浅层震源扫描定位方法研
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