植被的存在对保护天然河流和湿地的生态系统和水环境起着重要的作用，但它改变了水流的速度场，从而影响了污染物和生物量的运输。 作为分析通道环境容量的前提，水流的垂直速度分布引起了很多研究关注。 但是，仍然缺乏良好的预测模型。 对于淹没植被的河道，植被下部下部的垂直速度分布与非植被上部流动的垂直速度分布是不同的。 在本文中，在回顾了Baptist等人提出的最新两层模型之后，作者通过引入不同的混合长度标度（λ）提出了一种改进的两层分析模型。 所提出的模型基于流动的动量方程，其中湍流涡流粘度假定为与局部速度的线性关系。 将该模型与文献中针对不同数据集的Baptist模型进行了比较，结果表明，与Baptist模型相比，该模型对于一定范围的数据可以更好地改善垂直速度分布预测。 该研究表明，λ与植被的淹没（H / h）密切相关，如所建议。 当常数β为3/100时，所提出的模型与研究的广泛数据集显示出良好的一致性：1.25至3.33的水深（H）/植被高度（h），1.1至18.5的a的不同植被密度m-1（定义为单位体积植被的前缘面积），床坡度为（1.38-4.0）×10-3。

对于淹没的植被流，速度分布在下部区域的植被层和上部非植被区域的表层具有两个独特的分布。 基于混合层的类比，针对两层中的速度分布提出了不同的分析模型。 本文评估了Klopstra等人，Defina和Bixio，Yang等人的四个分析模型。 和Nepf对照文献中提供的各种独立实验数据。 为了检验模型的适用性和鲁棒性，作者使用了19个数据集，这些数据具有不同的相对淹没深度，不同的植被密度和河床坡度（1.8×10-6-4.0×10-3）。 这项研究表明，没有一个模型能够很好地预测所有数据集的速度剖面。 在某些情况下，除了Yang的模型以外的三个模型都表现良好，但在大多数研究的情况下，Yang的模型都失败了。 还发现，如果使用相同的涡流混合长度尺度（λ），则Defina模型与Klopstra模型几乎相同。 最后，仔细检查Defina模型中涡流的混合长度尺度（λ），发现当λ/ h = 1/40（H / h）1/2时，该模型可以很好地预测所有使用的数据集的速度分布。

带式输送机是煤炭、化工、冶金等领域的重要运输设备,因此对带式输送机运行过程中的打滑、断带、超速等故障进行检测极其重要。智能速度检测装置在输送带检测时能够完成信号采集、转换处理、逻辑判断、功能计算、双向通信,内部可实现自检、自诊断、自判别和自适应功能,并具备数字量输出、信息储存等功能。该检测装置可实现对带式输送机故障的智能判断,提高了带式输送机运行的可靠性。

α单相区固溶处理时冷却速度对γ-TiAl基合金的影响，龙岩，秦渊，本文利用电子背散射衍射（EBSD）技术，分析了α单相区固溶处理时冷却速度对感应悬浮熔炼的Ti-47Al-2V（at%）合金的影响。研究结果表明�

描述 TIDA-01619 可以为工作电压范围为 4.4V 至 18V 的系统提供三相无刷直流 (BLDC) 电机驱动器解决方案。 该设计采用 DRV10974 电机驱动器，从而能够添加用于实现闭环速度控制的 MCU。DRV10974 无需霍尔传感器即可提供无传感器通信，只需 6 个外部无源组件即可实现低成本解决方案，通过一个 180° 正弦通信系统可实现最佳效率和低噪声。 该参考设计提供有关直径为 22mm 的板设计和热增强（采用双层布局和 2 盎司覆铜厚度）的准则。 特性 热增强:2 层布局和 2 盎司覆铜厚度 小封装尺寸:直径为 22mm 低噪声 能够添加用于实现闭环速度控制的 MCU 通过来自 10974 的片上保护实现了全面保护

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互相关测速算法（Cross-Correlation Velocity Measurement Algorithm）是一种用于计算流体中颗粒流速的方法。该算法基于两个传感器之间的互相关分析，通过比较两个传感器之间的信号差异来确定颗粒的运动速度。 在测量气固两相流的流速时，通常使用两个传感器进行测量，一个放置在流体中的前方，另一个放置在后方。这两个传感器可以是物理上分离的传感器，也可以是同一个传感器在不同时间点上获取的数据。 互相关测速算法的基本原理是通过计算两个传感器信号的互相关函数来确定颗粒的运动速度。互相关函数表示了两个信号之间的相似度，当两个信号完全匹配时，互相关函数达到最大值。 具体的互相关测速算法步骤如下： 获取前后两个传感器的信号数据，并对其进行预处理，例如去除噪声、滤波等操作。 对前后两个传感器的信号进行互相关计算，得到互相关函数。互相关计算可以使用快速傅里叶变换（FFT）等方法来加速计算。 在互相关函数中找到峰值，该峰值对应于颗粒的运动速度。峰值的位置表示颗粒运动速度的延迟时间，而峰值的幅度表示颗粒的浓度或强度。 根据测量系统的特性和传感器之间的距离，将峰值

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