高准确度脉冲时间间隔的产生

本文介绍一种数字式高准确度脉冲时间间隔的产生原理和技术特征 ,延迟时间范围 0～ 1s,1s以内时延的不确定度小于1ns。

脉冲时间序列采集分析器的研制与验证

介绍了脉冲时间序列采集器(TSA)的研制及实验验证。该仪器采用FPGA和DSP技术实现了三通道并行、最高定时精度5ns、最高计数容量109的脉冲序列采集存储。根据Rossi-α原理编制软件算法实现了在线和离线测量。该仪器应用于核装置瞬发中子衰减常数测量的实验验证,测量结果与Rossi-α测量结果一致。

电脉冲时间对铸造ZA12合金凝固组织和性能的影响

以ZA12合金为实验材料,在合金的凝固过程中进行了脉冲电流处理,研究电脉冲时间对作用结果的影响。实验结果表明,就细化合金的凝固组织、改善力学性能而言,在合金凝固的整个过程都进行脉冲电流处理比仅在合金凝固的前半段进行处理的效果要好。结合ZA12合金的凝固特性和电流对金属熔体的作用机制进行分析。认为在合金凝固后半段施加的脉冲电流处理促进了枝晶之间液体的流动,增强了枝晶间液体的补缩能力,并且导致部分小的枝晶熔断,从而进一步抑制了枝晶的生长,得到更均匀细小的凝固组织,从而对合金力学性能的改善效果也更为显著。

通道压裂中顶液脉冲时间优化模型研究

通道压裂维持高导流能力的前提是支撑剂团完全支撑裂缝,但目前对于不同厚度和直径的支撑剂团能否完全支撑裂缝尚不清楚。基于弹性力学理论,建立支撑剂团与地层接触有限元模型,研究不同厚度和直径的支撑剂团在地层闭合压力下的最优铺置间距,即支撑剂团最优铺置间距。当相邻支撑剂团间距小于最优铺置间距时,支撑剂团可完全支撑裂缝,反之裂缝部分闭合,导流能力下降。以支撑剂团最优铺置间距为基础,根据物质守恒原理,计算出最优中顶液脉冲时间。研究结果表明:施工排量和地层闭合压力越高,最优中顶液脉冲时间越短;裂缝宽度越大,最优中顶液脉冲时间越长。整个通道压裂过程应提高施工排量,在高闭合压力地层中减小最优中顶液脉冲时间,在低闭合压力地层中应增加最优中顶液脉冲时间。

脉冲时间对N^+离子注入猴头菌丝生长速度的影响

利用低能离子束生物技术对猴头菌进行诱变选育,通过分析N+离子注入后猴头菌丝体的生长速度,研究脉冲时间对N+离子注入猴头菌丝体的影响。结果表明:脉冲时间从小到大的变化对N+离子注入猴头菌丝生长速度的整体影响呈先下降,后上升,再下降的“马鞍型”曲线。证明在注入剂量相同的前提下脉冲时间对N+离子注入猴头菌丝的生长速度有影响。

改善脉冲时间扩展激光PPM信道上通信性能的新方法

本文将普遍用于带限高斯信道的格码调制技术引人脉冲时间扩展激光ＰＰＭ信道，给出了改善通信性能的新方法。

脉冲时间对AFM阳极诱导氧化加工的影响

通过改变AFM阳极诱导氧化加工点结构时的偏压和脉冲时间,发现氧化点高度和宽度与所施加偏压呈对数关系,并且发现氧化点高度与宽度与脉冲时间呈指数关系．同时,在环境温度和氧气浓度保持不变的条件下通过改变加工中的相对大气湿度,研究了大气湿度对所加工氧化点结构的高度和宽度的影响,即氧化点的高度和宽度都随着相对湿度的增加而增加。通过实验,发现扫描速率为1μm／s、所施加偏压为7 V、脉冲时间为1 s、相对湿度为40％左右时所加工结构较为理想．

多路脉冲时间间隔校准方法研究

本文介绍一种多路脉冲时间间隔校准方法 ,描述了校准系统的构成和工作原理 ,并对校准装置的测量不确定度进行了分析。

优化REACT技术的T2预脉冲时间和反转延迟时间的初探

目的通过优化T2预脉冲时间和反转延迟时间以探讨参数优化后的无需对比剂和触发的松弛增强血管造影技术(Relaxation-Enhanced Angiography without Contrast and Triggering,REACT)技术在提高中心静脉图像质量中的作用。方法分别由低到高设置T2预脉冲时间(46、50、60、70、80、90、100、110 ms)和反转延迟时间(55、60、70、80、90、100、110、120、130、140、150 ms)进行胸部冠状位扫描,分别获得升主动脉、上腔静脉、左侧无名静脉、左侧锁骨下静脉、右侧无名静脉、右侧锁骨下静脉的信噪比,然后进行相关性分析。结果T2预脉冲时间设置为50 ms时,各段血管最大信噪比值出现的频率最高,比率为27.78%;反转延迟时间设置为130 ms时,各段血管最大信噪比值出现的频率最高,比率为20.69%。结论通过测试不同的T2预脉冲时间和反转延迟时间,发现当T2预脉冲时间为50 ms,反转延迟时间为130 ms时,中心静脉各段血管的信噪比最好,合理设置准备脉冲时间能提高REACT技术在中心静脉成像的图像质量。

多路脉冲时间间隔校准方法研究

本文介绍一种多路脉冲时间间隔校准方法 ,描述了校准系统的构成和工作原理 ,并对校准装置的测量不确定度进行了分析。

基于DTC的风力发电系统转矩脉冲时间乘积平衡控制策略

直驱电励磁电机由于结构简单、成本低的优势,在风力发电系统中得到广泛应用。首先介绍了电励磁电机的数学模型,并在该模型的基础上推导了直接转矩控制算法。针对直驱风机采用背靠背的变换器拓扑实现电能并网的特点,重点研究负载突变时变换器系统直流环节(母线电压)的动态响应能力。为了提高母线电压的动态响应速度,研究了一种基于直接转矩控制的转矩脉冲时间积平衡控制算法,该算法通过分析负载突变过程中母线电压稳定的平衡条件,计算得到最优的电压矢量序列,仅通过一次调节便可让母线电压快速从动态过程恢复至稳态过程。最后,通过仿真和实验验证了该算法的有效性。

一种测量电子束微脉冲时间抖动的新方法

提出了一种高灵敏度电子束微脉冲时间抖动的测量方法。该方法采用传统的测量束团位置及电荷量的四条带束流位置探头,用混合环对感应信号进行处理,对共振频率为2.856GHz的谐波分量用MIXER与2.856GHz的参考信号进行相位比较,并由此得到电子束团微脉冲时间抖动值。

37.8T、20mm内径、20ms脉冲时间的脉冲磁场

一、引言多次运行的高脉冲磁场发生器有Bitter线圈、单匝线圈和多匝绕组线圈三种类型。研究超导材料的临界磁场时,除了要求场值高之外,由于励磁效应还要求脉冲上升时间足够长。虽然Bitter线圈和单匝线圈可以达到近百特斯拉或更高的场值,但它们的脉冲时间都很短,例如75T的Bitter线圈〔1〕是120μs;250T、160T。

具有混合奖惩信号的脉冲时间依赖可塑性算法

近年来,具有生理学基础的脉冲时间依赖可塑性(Spiking Timing-Dependent Plasticity,STDP)规则在脉冲神经网络中得到了越来越多的应用.由STDP规则和奖惩机制相结合的R-STDP(reward-modulated STDP)学习算法在改善脉冲神经网络的性能上有良好的效果.但R-STDP算法在训练多层脉冲神经网络时,仍存在反馈信号仅作用于网络末层、中间层无法获得有用奖惩信号.为此,利用自编码器的无监督特性,提出一种具有混合奖惩信号的MR-STDP(Mix Reward-modulated STDP)算法.在中间层中增加重构层以够建基于卷积自编码器的奖惩信号因子模型,通过比较卷积层和重构层的神经元脉冲发放时间,获取中间层网络权重调整的指导因子信号.指导因子信号是对比层间自编码器的输入层与重构层的相同位置神经元所发放的脉冲序列相似性度量指标,并将其与R-STDP相结合,使得中间层能够获得权重指导信号.在MNIST和COVID-19 CT数据集上的实验结果表明,该方法取得了比R-STDP更高的精度,且中间层网络的学习效率大幅提高.

LA-ICP-MSS多脉冲短时间剥蚀法锆石超薄增生边定年研究

锆石是一种相对稳健的定年副矿物,其颗粒常常发育增生边,然而厚度极小(一般<5μm),给获得精确年龄带来挑战。本文从制样方法、实验条件及数据算法三个方面开展了实验对比研究,以评价多脉冲短时间剥蚀法对天然锆石的超薄增生边(~1μm)LA-ICP-MS U-Pb测年的可靠性。实验结果表明:双面胶制样虽然速度快,但是样品显微观察和后续激光分析的观察效果不佳;树脂固定制样效率高,易于透射光和反射光观察,并有利于样品表面聚焦。激光分析条件下,5 Hz、2 s剥蚀相对于10 Hz、1 s剥蚀数据结果更为稳定。数据处理峰积分法优于截距法和均值法。综合上述方法,获得Plesovice和Qinghu锆石^(206)Pb/^(238)U加权平均年龄与推荐值在误差范围内一致,但是数据误差相对较大(~5%,1σ)。根据每个信号峰峰值的50%~60%来选择信号区间,监控标样Plesovice和Qinghu准确值均提高了约3%。多脉冲短时间剥蚀法、树脂固定制样与部分峰积分数据处理方法组合可以获得较好的定年结果。本方法为测定锆石增生边年龄提供了一套完整的解决方案,可为多期次的地质过程提供更有效的年代学约束。

跨脉冲传播的深度脉冲神经网络训练方法

基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确性。为此,提出一种跨脉冲误差传播的深度脉冲神经网络训练方法(cross-spike error backpropagation,CSBP),将神经元的误差反向传播分成脉冲发放时间随突触后膜电位变化关系和相邻脉冲发放时刻点间的依赖关系两种依赖关系。其中,通过前者解决了脉冲不可微分的问题,通过后者明确了脉冲间的依赖关系,使得误差信号能跨脉冲传播,提升了生物合理性。此外,并对早期脉冲残差网络架构存在的模型表示能力不足问题进行研究,通过修改脉冲残余块的结构顺序,进一步提高了网络性能。实验结果表明,所提方法比基于脉冲时间的最优训练算法有着明显的提升,相同架构下,在CIFAR10数据集上提升2.98%,在DVS-CIFAR10数据集上提升2.26%。

停留时间分布理论中脉冲响应法的前置条件研究

脉冲响应法是化工设备中流体停留时间分布(RTD)最常用的测试方法。通过数值模拟和实验,采用脉冲响应法测试了设备中流体的RTD,分析了脉冲时间对RTD测试结果的影响,并提出了有效脉冲时间范围。

基于脉冲序列标识的深度脉冲神经网络时空反向传播算法

尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深度脉冲神经网络训练的基于时间脉冲序列标识的监督学习算法,通过定义突触后电位和膜电位反传迭代因子分别分析脉冲神经元的空间和时间依赖关系,使用替代梯度的方法解决反传过程中不连续可微的问题。不同于现有基于尖峰放电速率标识的学习算法,该算法能够充分反映脉冲神经网络输出的时间脉冲序列的动态特性。因此,所提算法非常适合应用于需要较长时间序列标识的计算任务,例如行为的时间脉冲序列控制。该文在静态图像数据集CIFAR10和神经形态数据集NMNIST上验证了所提算法的有效性,在所有这些数据集上都显示出良好的性能,这有助于进一步研究基于时间脉冲序列应用的大脑启发计算。