基于IESPSO的舵机倾转矢量动力系统建模与参数辨识

针对在旋翼动态时产生的外力矩影响下,倾转矢量动力系统中的舵机系统模型辨识精度低、实际响应难以估计的问题,本文将舵机外力矩作为扰动噪声纳入辨识环节,构建系统模型,并提出了一种基于改进生态系统粒子群优化(IESPSO)的倾转旋翼舵机系统参数辨识方法。为确保试验稳定安全进行,本文设计了倾转矢量动力系统辨识平台,进行参数辨识试验。试验结果表明,在旋翼动态时产生的外力矩噪声影响下,IESPSO相对于粒子群优化法、生态系统粒子群优化法与递推最小二乘法,均方根误差降低了1.46%,1.79%与56.37%,辨识精度有明显提升,并具备更快的寻优收敛速度。在修改搜索空间后,IESPSO仍具有较高的寻优精度,避免了在宽搜索空间下无法快速搜索至较优可行解的问题。

风洞试验模型姿态精确计算

针对传统姿态角计算存在计算复杂和不准确的问题,根据理论和工程实践方法,建立向量角度坐标系,给出不同飞行姿态坐标系之间的变换与角度定义关系,能够精确计算出对应坐标系姿态角大小,并判定其方向,尤其在通道耦合计算时,使得坐标系间的姿态角计算只跟角度有关系,而跟坐标系变化次序没有关系。结果表明:该方法能简化计算过程,解决风洞实验和飞行器运动过程中姿态角求解复杂、误差大的问题。

基于FPGA并行实现SVM训练的可重构计算系统

针对支持向量机在处理大规模数据集时所面临的计算复杂度高和训练时间长的问题,设计了一种基于FPGA并行实现支持向量机训练的可重构计算系统,并分析了不同量化方式下的硬件资源消耗与加速性能。通过采用随机梯度下降法训练支持向量机,使得需要求解的维度与样本的维度相关联,相较于传统的基于二次规划的求解方法可以显著降低计算复杂性。同时,利用基于FPGA的可重构硬件平台设计了专用并行计算结构以加速支持向量机的训练过程。对设计的完整系统进行了软硬件联合仿真,在4个公共数据集上的仿真结果表明,整体模型预测准确率达到90%以上;在训练阶段,相较于采用相同算法的软件实现,所提出的浮点数表示下硬件实现的单个样本处理时间至少减少了2个数量级;定点数表示下硬件实现的单个样本处理时间最大减小了3个数量级;与基于二次规划问题求解的硬件实现相比,单个样本处理速度最快提升了394倍。

双向驱动井径测井仪推靠系统工作行为分析

针对单向驱动井径测井仪存在的启动响应慢、速度集中和初始运动冲击等问题,提出一种具有双向驱动特征的新型结构井径测井仪,并对其推靠系统(实现测量臂伸缩)双向驱动过程进行矢量化建模求解及工作行为分析(运动性能仿真、测量性能仿真)。首先进行双向驱动测井仪推靠系统物理建模和理论研究,以双驱动丝杠系统参数(速度、位移)为输入,采用复数矢量法对测井仪推靠系统运动性能参数(位移、速度、加速度)进行参数化表征;然后以实际双驱动推靠系统为对象进行实例分析,对其运动特性进行理论求解,得到推靠杆端口和推靠销钉的运动曲线,并对双驱动速度匹配特性进行研究;最后基于ADAMS进行测井仪工作行为分析,将仿真与理论结果进行对比,结果表明推靠系统仿真运动曲线与理论解析曲线具有较高的吻合度,证明了测井仪推靠系统矢量化建模求解的正确性。

基于深度学习语义匹配的通用智能问答系统的设计与实现

FAQ问答系统有着广泛的实际应用场景,但传统问答系统的搭建通常需要将相关领域的知识转化为一系列的规则和知识图谱,且构建过程重度依赖人力,换个场景或用户都需要大量的重复劳动。针对上述问题并结合Bert模型和向量搜索引擎Faiss,本文设计了一种基于深度学习语义匹配的FAQ问答系统的解决方案,介绍了系统的工作原理和设计流程,可以方便快速地搭建面向特定领域的问答系统,有效地减少了文本预处理的过程,实现了秒级的查询响应。系统测试发现,可以很好地对用户的查询进行语义匹配,并返回正确的答案,为构建各种问答系统提供了一种通用的解决思路。

船舶岸电变流器用构网型电流矢量控制

船舶岸电变流器作为靠港船舶新的供电电源,可极大地降低船舶靠港时船用同步发电机重质柴油燃烧所带来的NOx、SOx和柴油颗粒等污染物。为保证船舶供电的连续性,岸电侧与船电侧电源多采用预同步方式完成不断电切换,然而可能会因两侧电压非理想的相位差而诱发电流冲击,进而导致岸电与船电电源切换失败。因此,该文首先提出船舶岸电变流器用构网型电流矢量控制策略,其实施于锁相环确定的船电两相同步旋转坐标系中,可在无预同步的前提下完成岸电变流器无冲击自整步并入船电系统,同时通过幅频电压-矢量电流级联闭环完成对船舶岸电变流器输出电压幅值和频率的有效调控。然后,建立构网型电流矢量控制数学模型,并基于此分析控制带宽对控制系统相位稳定裕度、电压跟踪能力以及对负载电流的抗扰能力。最后,通过Satrsim MT 8020硬件在环测试,验证了所提构网型电流矢量控制策略的有效性。

思政视角下的线性代数课程

本文从思政的视角分析了线性代数课程,提出了我们对此课程的思政元素的认识以及对教学方案设计中如何浸透思政元素的思考.

基于小波压缩深度学习重构的多图像光学加密

为解决多图像加密算法密文体积大、加密效果差、重构效果不理想等问题,提出一种基于小波压缩和深度学习重构的多图像光学加密方法。利用小波压缩提取多图像的低频部分,将重排后的新图放入改进的FDT-DRPE光学加密系统中得到密文;利用矢量分解和螺旋相位变换克服FDT-DRPE不敏感问题;构造的L_S混沌系统提高密钥敏感性。提出新型深度学习网络模型BHCN,解决传统图像重构精度不高问题。实验结果表明,密文体积可压缩至原图的1/4,重构图像的峰值信噪比为34.57 dB,结构相似性为0.9521,与同类文献相比,速度更快,重构效果更好,安全性更高。

九轴MEMS微型AHRS设计及其在矢量水听器中的应用

为了精确测量矢量水听器的姿态,设计了一种体积为20 mm×20 mm×5 mm、重量为1.8 g的微型航姿参考系统(AHRS)。利用微机电系统(MEMS)陀螺仪测定角速度,用四元数等效旋转矢量算法求解姿态角;采用扩展卡尔曼滤波器对姿态角估计值进行修正,并估计出MEMS陀螺仪的角速度漂移量。测试结果表明,所提AHRS的俯仰、横滚和航向角误差均方根值分别为0.04°、0.04°和0.34°。最后,将AHRS集成到矢量水听器中,并在加窗直方图统计波达方向估计算法中加入姿态修正。海上实验结果表明,对于航速为8 kn的目标船,经AHRS修正后的单矢量水听器方位角误差均方根值约为3.8°,减小了平台运动导致的方位测量误差。

一种支持向量机的相干解调系统误码率模拟预测算法

针对信道中高斯加性噪声引起接收端相干解调系统的误码问题,提出了一种支持向量机的相干解调系统误码率模拟预测算法,为提高通信系统的抗噪特性提供研究基础。文中采用差分进化算法与支持向量机SVM算法相结合的方法,通过差分进化算法优化SVM算法中的惩罚因子与高斯径向基的核函数参数,并对模拟环境下相干解调系统受高斯加性噪声影响所产生的误码数据进行了预测。实验结果表明,基于差分进化的SVM算法预测模型相比经典遗传算法预测精度提高了3.7%,预测精度基本满足误码率数据的预测要求,并具有较强的泛化能力。

不平衡数据下基于SVM增量学习的指挥信息系统状态监控方法

针对指挥信息系统历史状态样本有限的特点,基于支持向量机(support vector machines,SVM)设计了一种面向不平衡数据的SVM增量学习方法。针对系统正常/异常状态样本不平衡的情况,首先利用支持向量生成一部分新样本,然后通过分带的思想逐带产生分布更加均匀的新样本以调节原样本集的不平衡比。针对系统监控实时性要求高且在运行过程中会有新样本不断加入的特点,采用增量学习的方式对分类模型进行持续更新,在放松KKT(Karush-Kuhn-Tucker)更新触发条件的基础上,通过定义样本重要度并引入保留率和遗忘率的方式减少了增量学习过程中所需训练的样本数量。为了验证算法的有效性和优越性,实验部分在真实系统中获得的数据集以及UCI数据集中3类6组不平衡数据集中与现有的算法进行了对比。结果表明,所提算法能够有效实现对不平衡数据的增量学习,从而满足指挥信息系统状态监控的需求。

采用改进遗传算法优化LS-SVM逆系统的外转子无铁心无轴承永磁同步发电机解耦控制

为了实现外转子无铁心无轴承永磁同步发电机(outer rotor coreless bearingless permanent magnet synchronous generator,ORC-BPMSG)的精确控制,提出一种基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)逆系统的解耦控制策略。首先,基于ORC-BPMSG的结构及工作原理,推导其数学模型,并分析其可逆性。其次,建立LS-SVM回归方程,并采用IGA优化LS-SVM的性能参数,从而训练得到逆系统。然后,将逆系统与原系统串接,形成伪线性系统,实现了ORC-BPMSG的线性化和解耦。最后,将提出的控制方法与传统LS-SVM逆系统控制方法进行对比仿真和实验。仿真和实验结果表明:所提出的控制策略可以较好地实现ORC-BPMSG输出电压和悬浮力、以及悬浮力之间的解耦控制。

双歧杆菌蛋白表达系统的研究进展

双歧杆菌是一种典型的益生菌,可被当作蛋白表达的生物安全级微生物底盘。重组双歧杆菌可以表达生物活性蛋白,具有广泛的食品应用价值和生物医学研究价值。文章综述了近年来对重组双歧杆菌蛋白表达应用的研究进展,以期为工程双歧杆菌的开发提供思路。

两种双矢量SINS粗对准方法大俯仰角适应性研究

大俯仰角下捷联惯导粗对准双矢量定姿中,不同矢量组合下,姿态角尤其是方位角对准精确度相差很大,必须慎重选择。对此,给出了2种最常用的粗对准矢量组合模式误差方程,对其主要误差影响因素进行分析。综合传感器误差,利用蒙特卡洛随机打靶方法对全姿态角下粗对准精确度进行仿真,并开展了80°俯仰角转台静态粗对准试验。转台试验中,在惯导陀螺误差约1°/h,加速度计误差约0.1mg情况下,第1种、第2种组合模式方位角粗对准最大误差值分别为20°、7.5°,第2种组合模式约为第1种的1/3;仿真测试中,在惯导陀螺误差约0.1°/h,加速度计误差约1mg,80°俯仰角下,第1种、第2种组合模式下方位角粗对准最大误差值分别为11°与2.2°,前者约为后者的5倍。仿真与试验结果表明,大俯仰角下矢量组合模式是影响惯导姿态角与姿态矩阵粗对准精确度的最主要因素。

高粱遗传转化研究进展

高粱是世界第五大粮食作物,可作为食用、饲用、酿造用和生物能源用。高粱遗传转化技术是高粱功能基因组学研究中必不可少的重要工具,同时,也可作为传统育种方法的重要补充。本文对近年来高粱遗传转化的研究进展进行总结,分析高粱遗传转化中存在的难题,并提出进一步的解决策略,以期为高粱遗传转化技术的进一步改良提供参考。通过对近年来50余篇高粱组织培养和遗传转化文献进行归纳总结。介绍用于遗传转化的高粱基因型、外植体来源、再生体系构建等方面的研究现状,对比电穿孔法、花粉管通道法、基因枪法和农杆菌介导法4种高粱遗传转化常用方法的优劣,总结遗传转化载体主要组成部分启动子、目的基因、选择标记基因和报告基因对转化效率的影响,阐述高粱遗传转化的应用现状,分析高粱遗传转化技术存在的主要瓶颈问题,研究对策措施。高粱基因型对组织培养有很大影响,以P898012和Tx430最为常用。基因枪法和农杆菌介导法是最常用的高粱遗传转化方法,且农杆菌介导法的优势逐渐显现。在载体构建中,CaMV35S启动子和ubi1启动子最为常用,抗生素抗性基因(nptII、hpt)、除草剂抗性基因(bar)和养分同化基因为常用的三大类选择标记基因。随着高粱遗传转化技术及CRISPR/Cas9介导的基因编辑技术的不断发展,一些重要农艺性状基因被成功转入高粱。但基因型依赖性强、组织培养周期长、遗传转化稳定性差是限制高粱遗传转化的主要瓶颈,通过引入形态发生调节因子,直接进行体细胞发生,缩短了组织培养周期,提高了转化效率,扩大了外植体来源,高粱遗传转化技术取得重大突破。通过引入形态发生调节因子,采用切-浸-芽(CDB)递送系统等方式可进一步改良高粱遗传转化技术,结合CRISPR/Cas9基因编辑技术的应用,必将为高粱分子育种及相关基因功能鉴定提供重要的技术支撑。

基于支持向量机和证据理论的复杂系统可靠性分析方法

针对复杂系统中存在极限状态方程为隐式情况及参数为认知不确定性的问题,文中提出了一种基于支持向量机和证据理论的高效可靠性分析方法。首先,基于贝叶斯方法和最大熵原理将焦元上的基本概率分配平均分配到焦元中每一个元素以实现证据体精确化;其次,面对多学科系统中极限状态方程为隐式情况,采用支持向量机(SVM)进行显式化处理。在该方法中提出了SVM训练样本抽取策略,并对SVM通过引入马尔可夫蒙特卡洛模拟法(MCMC)进行改进,使其能适用于多学科系统的隐式极限状态方程小失效概率的求解;最后,通过算例分析,表明该方法的精度和计算效率具有较大优势,相比于MCS,该方法抽样2000个样本点精度相对误差仅为3.05%,为复杂系统的可靠性分析提供了一定的参考价值。

数字经济与制造业的耦合程度与增值能力测度

文章基于2013—2020年中国30个省份的面板数据,运用系统演化矢量耦合模型,测度了中国数字经济与制造业发展的耦合程度和增值能力。研究发现:中国数字经济与制造业耦合程度和系统增值能力持续提升,但不同省份之间存在显著差异,且系统耦合存在门槛效应。系统演化模式分析和模型分解结果表明,各省份数字经济与制造业系统增值能力呈现两极分化、中间断档的局面;数字经济对系统增值能力贡献显著,但制造业和两系统的耦合动力对系统增值能力的促进作用稍显不足。所以,只有全面推进数字经济、制造业及系统耦合发展才能提升系统增值能力。

ENO1蛋白及其相关活性位点缺失突变蛋白在昆虫杆状病毒表达系统中的表达与鉴定

目的:利用昆虫杆状病毒表达系统(昆虫BEVS)表达糖酵解酶α-烯醇化酶(ENO1)及其3种酶活性位点缺失突变的ENO1蛋白ENO1-M1、ENO1-M2和ENO1-M3,为后续宫颈癌的代谢治疗研究奠定基础。方法:利用分子克隆技术将优化后ENO1序列插入pFastBacTM1载体,获得含有目的基因的重组质粒pFastBac-ENO1。分别缺失ENO1发挥糖酵解酶功能的3个活性位点,进行优化后将其插入pFastBacTM1载体,获得3个活性位点缺失的重组质粒pFastBac-M1、pFastBac-M2和pFastBac-M3。通过转座、转染后获得重组杆状病毒rBV-ENO1、rBV-M1、rBV-M2和rBV-M3,利用WB法对目的蛋白的表达及特异性进行检测。结果:成功扩增重组杆粒rBacmid-ENO1、rBacmid-M1、rBacmid-M2和rBacmid-M3,获得大小约2000 bp的基因片段,与预期大小相符。昆虫BEVS可表达ENO1蛋白及其3个酶活位点缺失的重组蛋白ENO1-M1、ENO1-M2和ENO1-M3,其分子量约为52000,与预期相符。WB法鉴定这些蛋白能与特异性标签His-tag发生反应。结论:通过昆虫BEVS成功表达目的蛋白ENO1及其酶活性位点缺失蛋白ENO1-M1、ENO1-M2和ENO1-M3,这些蛋白具有反应原性,为后续测定这些蛋白与ENO1单抗亲和力创造了条件。

基于MEMS矢量水听器的水下目标方位探测系统设计

本文设计了一种结构、尺寸均适配于微型浮标的小型化水下目标方位探测系统,针对水下固定频率的声目标方位获取进行研究,主要适用于水下目标主、被动双基地探测。测试系统利用微机电系统(MEMS)矢量水听器作为核心传感器,设计现场可编程门阵列(FPGA)读写控制电路,一方面,采集的数据存储于SD卡中;另一方面,则将数据暂存在随机存取存储器(RAM)中,以备数据回传需求。通过驻波管实验证明:搭建的小型化目标方位探测系统稳定可靠,根据其所采数据在有效范围内可以获得目标的方位估计,驻波管内角度误差估计小于2°,误差小且定向准确。

低功耗矢量水声信号采集处理系统设计与实现

为进一步降低矢量水听器信号采集处理系统对水下滑翔机平台的续航影响,设计了一种以ARM和DSP为核心控制器的低功耗信号采集处理系统。利用ARM控制器实现系统的多种工作模式,以达到不同状态下的最佳功耗控制。此外,在控制软件中加入必要的优先级设计和流水线设计,以提高系统硬件控制效率,最后利用功率测试仪对系统不同工作模式进行测试。结果表明,低功耗模式下平均功耗约为1.27 W,实时处理模式下平均功耗约为4.29 W。在长时间连续工作情况下,可大幅度降低实时处理模式的工作时间占比,功耗控制效果显著,有效证明了该方案的有效性和优越性。