实验辅助“电子技术”课堂教学探索与实践

探索了“电子技术”课程JIT(Just In Time,即时)实验辅助课堂教学的课程改革。通过分析教学中存在的问题,优化了教学内容,搭建了灵活、便携的JIT实验平台,设计了JIT实验用例。课堂实践结果表明,JIT实验辅助教学激发了学生的学习热情,提高了学生的工程实践能力,收到良好的教学效果。

改进的禁忌搜索算法及其在电磁场逆问题中的应用

针对求解多极值点目标函数的电磁场逆问题,提出了一种改进的禁忌搜索算法。为提高算法的全局寻优能力和减少寻优计算的时间,改进算法在结构上提出了不同状态的新转移规则:步长向量选取原则和不同循环起始点选择的新规则。避免了重复或无意义中间点的产生,使算法能够有效地跳出局部极值点,迅速收敛到全局最优点。给出的典型数学函数验证了算法的快速性和有效性,电磁场逆问题算例TEAMWorkshop问题22的结果表明算法的优越性和工程应用价值。

TMS320LF2407A与MCS-51基于RS_485的串口通讯设计

在电动机车的工程背景中,为了简化主控芯片TMS320LF2407A硬件上的外围电路以及软件上的程序编写,就把一些实时性要求较低的任务交给MCS_51去完成。主从芯片之间正确的数据传输是整个系统良好工作的保证。介绍了数字信号处理器TMS320LF2407A与单片机MCS-51之间基于RS_485的串行通讯设计方法,实验结果表明了这种通讯设计方法的准确性。

DSP与MCS_51基于CAN总线的串口通信设计

针对目前复杂多处理器通信的需要,介绍了一种数字信号处理器TMS320LF2407A与单片机MCS-51之间基于CAN总线的全双工串行通信的设计方法。方法将整个控制器系统构成通信网络,具有分布控制,实时传输数据以及良好的可拓展性。应用于电动汽车核心控制器系统中,测试结果表明,基于CAN的串口通信设计能够准确、快速地传递数据信息。

改进正交边界交叉算法及其在高频电磁场逆问题中的应用

针对高频电磁场逆问题分析复杂、求解缓慢等现有问题,以给定方向增益最大化,同时副瓣电平最小化为目标,建立10个同性线性点源天线阵模型,并提出一种改进的正交边界交叉(normal boundary intersection,NBI)算法。为克服原NBI算法收敛速度慢、一次运行只得到一个Pareto解等固有缺陷,该文将理想平面分化为若干子区域,将每个种群个体投影到理想平面上,根据其在理想平面上的投影进行分类及评估,并将分类及评估结果体现在母代选择中,以实现一次运行搜索得到全部Pareot解平面;其次,为避免早熟现象和增加种群多样性,提出双重外部档案概念,并引入一种新的精英策略。给出的典型数学函数验证了该文算法的快速性和有效性,高频电磁场逆问题的数值计算结果说明了该文算法的优越性和工程应用价值。

高维多目标电磁场逆问题计算的改进多重单目标Pareto采样算法

电气工程中的优化设计(电磁场逆)问题一般为多极值点的非线性全局优化问题。当需要考虑不同性能指标时,又必须同时给出多个非控解以供决策。这进一步加剧了问题的复杂度。虽然进化算法在多目标优化设计中获得了广泛应用,但对于目标函数超过三维的高维多目标优化问题,目前基于非控关系的多目标进化算法很难获得满意的优化结果。为此,人们提出了高维多目标优化的多重单目标Pareto采样(MSOPS)算法。该算法具有结构简单,计算复杂度低等优点。然而,研究表明,MSOPS算法收敛速度慢,优化结果往往缺乏多样性。为此,本文对MSOPS算法进行了改进研究,提出了目标矢量的拥挤操作以增加解的多样性,借助非均匀的目标矢量更新以及附加外部档案等改进措施对搜索区域进行有效地搜索,加快算法收敛。直线阵列和Yagi-Uda天线阵的实例分析、计算证明了本文算法的优越性和可靠性。

基于数据扩展的锂离子电池早期寿命在线预测

准确的锂离子电池早期剩余使用寿命预测可以确保用户在早期阶段对锂离子电池进行监控,从而为用户提供早期规划。已有的研究方法在训练样本时存在数据利用不充分的问题,因此提出一种充分利用离线电池的历史数据对在线早期数据进行扩展,从而实现对电池使用寿命早期预测的方法。离线建模阶段,使用高斯过程回归(GPR)模型将离线电池所有循环的数据进行训练,建立锂离子电池健康特征随循环次数变化的时序关系模型。在线预测阶段,使用高斯过程回归模型经由前100个周期数据扩展得到后期健康特征,之后将生成的后期特征融合到早期特征中,形成最终的全生命周期特征。最后通过预训练的一维卷积神经网络-长短期记忆模型进行早期预测。在公开的夏威夷NMC-18650电池退化数据集中的测试结果显示,早期预测相对误差小于1.2%,证明了该方法的有效性。

改进偏好多目标优化算法在直流偏磁抑制装置优化配置中的应用

基于偏好的多目标优化算法能够定向搜索符合决策者需求的Pareto解集,是多目标优化算法与工程实际联系最为紧密的方法之一。为准确地将决策者偏好需求反映到最终Pareto解集,提出一种偏好映射点动态更新策略,通过动态更新偏好映射点来降低算法对初始参考点位置的依赖。为实现输出Pareto解数目可调可控,引入偏好解集过滤器,使得算法能够得到解集数目符合决策者要求、分布均匀的Pareto解。最后,利用所提算法求解ZDT系列测试函数和浙北区域直流偏磁抑制装置优化配置问题。结果表明,所提算法能有效收敛至决策者偏好对应的Pareto解集,可以为直流偏磁抑制装置优化配置工程实际问题提供符合决策者需求的优秀候选方案。

基于时序生成对抗网络和注意力机制的电器数据生成方法

在智能电网中,非侵入式负荷检测等技术的实现都需要使用大量标记过的电器功率数据,而这类数据的收集和标注十分昂贵、耗时并且容易侵犯用户的安全隐私。为了应对数据收集的挑战,文中提出一种将时序生成对抗网络和通道空间双注意力机制相结合的数据生成方法,用来合成与实际电器功率数据相似的合成数据。时序生成对抗网络结合无监督的灵活性和有监督的可控性,能够进行家用电器数据生成,注意力机制又能够使时序生成对抗网络注重电器启动时的波形,忽略电器未启动时的干扰,构建一个符合真实工况且随机的数据生成模型。文中使用五种性能度量指标对该模型生成的数据进行评估,并且使用主成分分析(PCA)降维进行可视化分析。实验结果表明,使用该方法生成的合成数据具有与真实数据非常相似的特征,并有较高的精度。

一种相位精确可调的四路正交信号发生器

设计了一种相位精确可调的四路正交信号发生器,由相位精确调节器和二分频器构成。相位精确调节器通过控制尾电流源的导通产生可编程的电流,再使该电流转换成偏置电压叠加在时钟信号上,以此来调节二分频器产生的四路信号的相位差,使其相位精确互差90°。电路采用SMIC 0.13μm CMOS工艺进行仿真验证。结果表明,在电源电压为1.2V,偏置电流为7.2μA,且电平信号的选通位数n=6时,产生的四路正交信号的误差精度可达±0.1°,调相范围达±3.6°。

锂电池SOC和SOH的自适应联合在线估算方法

为了准确和快速地估算电动汽车运行过程中汽车电池的荷电状态(State of Charge,SOC)和健康状态(State of Health,SOH),提出一种基于遗忘因子最小二乘和可变时间尺度扩展卡尔曼滤波器的自适应联合估算算法。为了提高算法的效率和准确度,引入自适应遗忘因子递归最小二乘(Adaptive Forgetting Factor Recursive Least Square,AFFRLS)方法来识别电池模型中的参数,并采用可变时间尺度扩展卡尔曼滤波器(Variable Time Scale Extended Kalman Filter,VEKF)来指示SOC和SOH,以满足对电池动态状况进行在线快速估算的需求。应用动态应力测试(Dynamic Stress Test,DST)数据库验证了该方法的有效性,实验结果表明,该联合估算方法可以获取准确的电池模型,并实现在线状态估算。

改进聚合树的高维多目标降维优化算法

对于高维多目标优化问题,降维优化算法通过去除或融合冗余目标的方法解决算法耗时过多的问题,但同时也会导致算法分布性能下降。聚合树算法定义非参数秩冲突从而可以快速计算出各目标间冲突度,但聚合树算法鲁棒性有待提高,且需要用户自行决策去除冗余目标。针对这些问题,提出数组叠加机制并定义冲突趋势和冲突度误差,以提高算法鲁棒性;通过合并冲突度较低的冗余目标的方法来进行目标降维,并定义降维截止冲突度;与NSGA-III算法结合,以达到对高维多目标问题进行完整降维优化的目的。为检验该算法性能,与其他经典高维算法进行对DTLZ测试函数集的优化对比,实验结果表明,该算法在耗时更少的同时,也具有较为优秀的分布性能和收敛性能。

基于改进MOEA/D分解算法的天线阵优化设计

针对天线阵列设计需要优化的目标数量多、耗时长且难以收敛的问题,提出一种新的根据拥挤度动态调节邻域大小的基于分解的多目标进化算法MOEA/D。该算法引入一个拥挤参数集合,根据种群拥挤度的排名区间为子问题选取集合中不同的拥挤参数值,根据搜索阶段计算每个子问题的选择邻域和替换邻域,并间隔50代重新进行拥挤度排名计算达到动态调节邻域的目的,以平衡种群的收敛性和多样性。在对比实验中,选取测试函数DTLZ、WFG和直线阵列优化设计问题,将改进算法与其他4种算法进行性能对比。实验结果表明,改进算法在测试函数和直线阵列优化设计问题上表现均优于对比算法,搜索得到的Pareto解集满足天线阵列的设计需求。

Two-dimensional finite element mesh generation algorithm for electromagnetic field calculation

Two-dimensional finite element mesh generation algorithm for electromagnetic field calculation is proposed in this paper to improve the efficiency and accuracy of electromagnetic calculation. An image boundary extraction algorithm is developed to map the image on the geometric domain. Identification algorithm for the location of nodes in polygon area is proposed to determine the state of the node. To promote the average quality of the mesh and the efficiency of mesh generation, a novel force-based mesh smoothing algorithm is proposed. One test case and a typical electromagnetic calculation are used to testify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm. The results demonstrate that the proposed algorithm can produce a high-quality mesh with less iteration.

适用于电磁场有限元计算的网格剖分算法

网格剖分是有限元法的关键,其剖分得到的网格质量决定了有限元法计算结果的准确性。提出基于Persson-Strang算法生成非结构化三角形网格的新算法。通过分析Laplacian平滑函数作用原理,提出新的平滑函数来减少迭代次数;提出一种在优化设计过程中无重构变形方法,通过定义边界网格框架利用坐标映射技术可以快速推导出网格;通过设置质量评估来解决不可终止性的可能和过度迭代,加入边界节点筛选功能,并对剖分得到的三角元进行有限元逆序编号处理。将该算法与Persson-Strang算法进行剖分效果对比,验证该算法应用于电磁场领域的有效性。

基于禁忌搜索算法的机械优化设计

为寻求更优更高效现代机械优化设计,结合禁忌搜索算法和遗传算法提出一种新的智能优化方法。为提高算法的全局寻优能力和减少寻优计算的时间,混合算法在结构上进行改进。给出的典型数学函数验证了算法的快速性和有效性,将其用于带式输送机蜗杆减速器上的蜗轮齿圈体积优化的机械设计。优化结果与常规设计相比,优化效果较明显。

基于分簇的WSN充电路径优化算法研究

目的:针对WSN电量受限问题,对WSN进行分簇并优化充电车充电路径。方法:首先,提出一种新簇首选择机制的head-K-means分簇算法,降低数据传输能耗;其次,提出一种改进的蚁群算法(MACO),将当前传感器电量加入到蚁群算法(ACO)的状态转移规则中,并且与分簇算法相结合。结果:仿真结果表明,基于分簇的充电路径优化算法在出现节点死亡时间上推迟了33%;充电车移动距离方面降低了8.2%。结论:所提出的算法能降低WSN能耗,提高充电车充电效率。

基于国际交流的电路双语课程教学模式探索

随着经济全球化进程的不断深入，培养兼具扎实专业知识与良好外语表达的复合型人才成为我国高校人才培养的重要目标。电路课程作为工科专业基础课，其双语教学的开展对后续专业双语课和专业外语都有着重要的意义。基于国际交流的教学模式是有留学生参与的互动式双语教学模式。通过设计不同的专题实践内容，增强英语学习氛围，提高学生学习主动性，切实提高双语教学效果。