基于Armstrong能量模型的非线性动态维拉里磁滞行为建模与验证

磁致伸缩材料工作在应力激励条件下的输出特性在很大程度上取决于偏置条件(预应力、偏置磁场)和激励频率。为指导磁致伸缩材料在动态应力驱动下的应用,需要建立一个能够适应各种操作条件的动态磁滞模型。该文结合Armstrong能量模型和J-A磁滞模型,建立了磁致伸缩材料的静态维拉里磁滞模型,通过引入频率相关时间常数的一阶微分方程将静态模型拓展为考虑动态损耗的动态非线性维拉里磁滞模型。利用粒子群遗传优化算法通过三个递进步骤提取模型参数。实验数据与模型计算数据的对比结果表明,该模型不仅能够充分描述预应力和偏置磁场对准静态维拉里效应的影响,而且能够反映在不同频率动态应力下磁通密度-应力(B-σ)动态小环和主环的变化趋势,该模型可为磁致伸缩材料器件在应力条件下的应用提供理论指导。

基于能量模型的临界导通模式Boost变换器软开关方法

在变换器高频化发展的趋势中,功率器件的软开关实现对变换效率的影响更加突出。无辅助电路的临界导通工作模式下,Boost变换器主开关管在特定增益下无法实现软开关。为此,该文提出一种能量模型及相应的软开关实现方法。首先,建立死区前后储能元件能量变化的数学模型。然后,结合死区起止时刻的能量平衡方程,研究软开关无法实现的电路机理。在此基础上,考虑开关管输出电容非线性特征,提出软开关实现方法,避免了复杂谐振过程的时域精确建模,提高软开关实现的准确性。最后,搭建500W实验样机进行实验,结果表明,相较于对谐振过程建模的传统时域模型,所提方法将实际开通电压降低47%,使峰值变换效率提升0.4%,进而验证了其有效性。

融合流能量模型的流量异常检测方法

网络流量异常检测是一种可以协助识别和预防恶意网络攻击的关键网络安全技术。现有的网络流量异常检测方法通常依赖于复杂的机器学习模型和大量的标记数据,因此,这些方法在不重新训练模型的情况下难以应用于不同场景,无法实时有效地处理大规模的、持续发生的网络攻击。针对这些问题,提出了一种基于网络流能量模型的分类方法,使用逆统计物理学模型学习网络中目标流量特征,能够以宏观的现实观测或现实数据为基础,不再依赖人工标注。结合能量模型的概念构建网络流量识别模型,通过该模型判断样本是否与主体统计分部相符。具体来讲,通过能量模型中的局部场和耦合场分别描述流量包之间的个体行为特征以及相互行为特征。结合以上两种特征来计算样本的能量,若能量小于或等于阈值,则样本与主体分布相符,说明该样本为正常数据,否则判断为异常数据。由于该方法不依赖于人工标注,能够适应多种网络环境,且无须重复训练,进而能够解决当前流量异常检测方法无法适应不同场景,以及需要大量标注等问题。为了评估该方法的有效性,使用数据集Kitsune-2018和CTU-13对方法进行验证。实验结果表明,该方法在网络流量分类任务中能够取得较好的分类效果和性能表现,进一步说明该方法能够准确地执行网络流分类任务并且能够适应场景变化。

基于改进附着能量模型的TNBA晶体在二元溶剂中的形貌预测

TNBA作为一种新型含能材料,其具有高爆速,低敏感性的特点,为了研究TNBA在二元溶剂中的生长形貌,本研究采用附着能(AE)模型来预测TNBA在真空中的晶体形貌,同时采用改进附着能(MAE)模型和分子动力学(MD)方法,预测了TNBA晶体在四种不同二元溶剂中二甲基甲醇(IPA)/丙酮(AC)、IPA/二甲基亚砜(DMSO)、IPA/乙酸乙酯(EA)和IPA/水(H_(2)O)的晶体形貌.结果表明,TNBA晶体在真空中的形态为不规则的多面体,由六个重要的主生长晶面构成,分别为(100)、(110)、(011)、(11-1)、(10-2)和(002),其中(100)面所占比例最大,达到33.766%.在IPA/DMSO和PA/EA溶剂中重结晶得到的晶体为块状,在IPA/AC和IPA/H_(2)O为棒状.总而言之,IPA/DMSO和IPA/EA溶剂更适合TNBA晶体重结晶选择.

基于改进能量模型的主动域自适应安全性评估方法

复杂动态系统运行过程中的在线安全性评估至关重要且富有挑战性.构建有效的数据驱动模型需要大量有标注数据,但这在实际中通常难以获得.此外,考虑到系统不同的运行工况,安全性评估模型应该具有良好的泛化能力.域自适应(Domain adaptation,DA)可以将模型从数据标注丰富的源域迁移到具有不同但相似数据分布的目标域.然而,源域中没有出现过的任务相关未知情景会降低模型的性能,是目前尚未解决的挑战.主动域自适应通过结合域自适应与主动学习技术,为解决上述挑战提供了思路.本文研究目标域存在任务相关未知情景的主动域自适应安全性评估问题,提出一种基于改进能量模型的主动域自适应方法.在所提方法中融合分布外检测器,在此基础上主动选择目标域中具有代表性的无标注样本进行标注,作为训练数据以提高域自适应模型的性能.最后,通过基于轴承数据的案例研究,验证所提方法的有效性和适用性.

对称局部能量模型:改进的局部能量模型

本文对局部能量模型进行改进,提出了一种新的基于相位信息的图像特征检测算法——对称局部能量模型(SLE)。该算法以log Gabor小波为基本工具,只用四个对称相位进行图像特征检测,检测结果符合人类视觉系统特性。SLE不但可以检测阶跃特征、线特征等亮度特征,还可以同时检测到马赫带现象和正弦网格中的特征,而基于亮度梯度的算法和局部能量模型都不能做到这一点。与局部能量模型相比,SLE还提高了抗噪能力和特征定位性能。

加权视差能量模型

由于人左右眼间距的存在,使得同一空间物体在左右眼视网膜上的投影存在位置差异,称之为视差.左右眼视网膜获取的信息最初在初级视皮层(V1区)进行融合,该区域有大量对视差敏感的神经元.关于它们的视差选择特性,目前比较公认的计算模型是视差能量模型,然而该模型却无法解释V1区神经元对反相关随机点立体图(Anti-correlated random dot stereograms,aRDS)的响应要比对随机点立体图的响应弱这一神经生理学发现.为此,本文提出了一种加权视差能量模型:首先,利用左右眼感受野内的信号差异对神经元的响应能量进行调制,然后再结合神经元之间的相互作用来计算细胞群响应,从而得到图像视差.本文旨在探索基于神经生理学的视差计算方法,主要贡献有:1)加权视差能量模型能够很好地解释V1区神经元对反随机点立体图的响应比随机点立体图响应弱的生理特性;2)加权视差能量模型的视差计算结果精度比现有基于神经生理学的模型更高,甚至高于一些传统的计算机视觉方法.

无线传感器网络能量模型

随机抛洒的无线传感器节点形成何种逻辑拓扑结构将直接影响高层通信协议和网络运行能耗,而合理使用有限能量资源是无线传感器网络研究的核心问题.基于传感器节点工作能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立传感器节点能量模型和网络传输模式模型,对单跳传输和多跳传输两种方式下的网络总能耗和单节点能耗进行理论计算,并分析不同网络拓扑结构对网络能耗和网络运行的影响.通过理论计算推导出不同网络拓扑结构和传输模式下无线传感器网络总能量消耗公式和网络能耗分布规律,为设计能量有效的无线传感器网络拓扑结构提供指导,为实现无线传感器服务质量体系下的高层通信协议提供理论基础.

不同调制模式下Boost变换器DCM模态的能量模型与稳定性分析

给出了Boost变换器断续工作模态(discontinuous conduction mode,DCM)下的能量模型,通过比较基于脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)模式下能量模型所得到的变换器的输出电压值与参考文献中的结果,证明了此能量模型的正确性。同时,基于PWM和脉冲跨周调制(pulse skip modulation,PSM)模式下的能量模型,分析了不同调制模式下变换器的稳定性。理论分析与仿真结果表明,PWM变换器在反馈电压误差放大因子KEA较大的时候会出现分岔和混沌现象,DCM模态下的PSM变换器在不同的调制度M下也会出现分岔现象,但不会出现混沌现象。文中还给出了PSM变换器倍二分岔的边界条件。

自我控制的能量模型:证据、质疑和展望

自我控制的能量模型是解释自我控制的一个重要理论模型。该模型认为,所有的自我控制行为依赖一种共同且有限的能量,执行自我控制会消耗这种能量,导致自我损耗效应的产生,但能量也可以通过一些方法得以恢复和提升。该模型得到大量行为和生理层面研究的支持,但也有研究者从疲劳、情绪、动机、血糖指标、时间知觉等方面提出质疑。未来研究可从自我能量的性质、总量等角度进一步完善能量模型,同时结合我国文化探讨理想、信念、价值观对提升我国国民意志力的作用。

基于能量模型的曲面展开通用算法

文中提出一个基于能量模型的曲面展开通用算法 ,解决了复杂曲面的展开问题 .将一个三维曲面展平为与之相对应的二维片 ,在计算机辅助设计、制造及计算机图形学中的纹理映射等方面都有应用 .首先 ,采用三角片模型来表达一个曲面 ;然后 ,建立一个基于能量的模型将三维曲面展开为二维片 .在这一过程中 ,曲面展开的局部精度较易控制 ,因此 ,较之以前的方法 ,此方法能更有效地解决

基于能量模型的自组织网络路由协议的研究

Adhoc网络节点能量受限的路由协议的研究是目前的一个热点,IETF的MANET小组提出的几种经典的路由协议,属于最短路由,即最小跳数路由,没有考虑能量因素。由于Adhoc网络中的节点是由电池供电,整个网络是一个能量受限系统,如何节省节点的能量,尽可能延长网络的可操控时间逐渐成为衡量路由协议性能的重要指标。但是,目前针对这几种路由协议基于节点能量约束的评估很少。文章基于节点能量的约束,以能量消耗程度、节点终止情况和连能性为指标,对AdHoc四种典型的路由协议在不同的运动场景下进行了比较,系统的仿真研究,得出了与相关文献不一致的结论;基于我们的仿真结果,该文认为基于能耗研究Adhoc网络路由协议应以节点能耗的平衡性而不仅仅是能耗量的多少来考虑问题。

基于结合能量模型的往复泵泵阀故障诊断研究

基于生物免疫系统抗原与抗体互识别的结合能量模型,结合矩阵的奇异值分解,研究了适于三缸往复泵夏阀故障诊断的新方法.通过对三缸往复泵泵阀实际故障的诊断分析,表明基于结合能量的故障诊断方法具有较强的容错性和鲁棒性,并具有可视化及可解释性好等特点。

认知能量模型——一种更为综合的ADHD认知理论

认知能量模型是J.A.Sergeant等人提出的一种解释ADHD缺陷机制的综合性实证理论。该模型基于信息加工理论,结合了状态因素理论和几种相对成熟的模型,尝试对ADHD提供一种较为理想的解释。本文在此对该模型的基本观点、模型结构及其有关的实证研究进行介绍,并探讨认知能量模型对于未来ADHD研究的启示。

DCM模态下PSM Boost变换器的能量模型和分岔规律

提出了断续工作模式(DCM)下Boost变换器的能量模型,通过比较基于此能量模型下PWM Boost变换器的输出电压与参考文献中的结果,证明了此能量模型的正确性。基于脉冲跨周调制(PSM)Boost变换器的能量模型,分析了DCM模式下变换器的稳定性;理论分析与仿真结果表明DCM模态下的PSM变换器不会出现混沌现象,但会出现分岔现象,且分岔呈现特定规律。文中还给出了PSM Boost变换器的分岔规律及负载电阻的边界条件。

一种基于数据流跟踪的无线传感网能量模型及网络优化

提出了一种基于数据流跟踪的能量模型,通过跟踪数据流在网络中的整个过程来计算全网的能量消耗,是一种不受网络结构限制的普遍适用的能量模型;在此基础上,建立了基于能耗的网络优化模型,针对链式和簇式结构进行了拓扑、功率和路由方面的优化设计,仿真结果证明了理论分析的正确性。

瞬时弹射式蒸汽爆破处理生物质的能量模型及能耗理论分析

在生物质资源化利用领域,蒸汽爆破技术是打破生物质抗降解屏障、实现生物炼制的关键技术途径,具有清洁、短时和高效的显著特点。针对生物质蒸汽爆破过程中能量消耗和能量平衡问题,基于传热学基本原理,对生物质蒸汽爆破过程中的能量组成和转化进行了分析,建立了生物质蒸汽爆破能耗模型,阐明了蒸汽爆破过程中蒸汽热能转换机械功,并利用能量模型对影响生物质蒸汽爆破预处理能耗因素进行能耗分析。结果表明:该模型可以较为准确地反映物质蒸汽爆破过程中的热能利用和转化过程,能够定量分析生物质蒸汽爆破过程中物料含水率、蒸汽爆破强度和装料量的能耗变化规律。研究结果为蒸汽爆破技术的生物液体燃料或生物炼制产业化应用提供了理论参考。

一种基于无线传感器网络数据链路层的能量模型

提出一种无线传感器网络数据链路层能量模型,综合考虑网络层、物理层及传输信道的影响,分析模型主要参数,提出能耗优化的方法.用NS2仿真结果证明了该模型的有效性,并在仿真的基础上推导出能耗经验计算公式.

层次拓扑结构的无线传感器网络能量模型

能耗效率是无线传感器网络中非常重要的性能指标。为了提高网络能耗效率,研究无线传感器网络中的能量模型是非常必要的。针对无线传感器网络层次拓扑结构模型,根据传感器节点工作能耗特点和在网络中承担的不同角色,推导出普通传感器节点、簇头节点能耗模型;并对单跳和多跳两种传输方式的网络能耗以及能耗最小时的最优簇头数进行理论分析和计算,对比了不同传输方式的网络能耗。通过理论分析推导出网络能耗和最优簇头数公式,将为设计能量有效的无线传感器网络拓扑结构算法和通信协议提供指导和理论基础。

基于完备能量模型的B样条曲面造型技术

鉴于传统能量模型物理意义的不明确性,对比薄板弹性变形的能量泛函,建立了变形曲面的完备能量模型,着重解决B样条曲面能量法造型的若干关键技术.完备能量模型可以充分表达曲面刚度并明确设计参数的物理意义及选取标准.通过引入曲面构形及曲面位移模式描述变形曲面;基于完备能量模型推导统一的曲面造型控制方程;采用有限元方法求解控制方程.在单元划分方式上,以双三次准均匀B样条单元划分曲面,有利于简支与固支约束条件的处理.