铝-碳化硅烧结过程及其力学性能的分子动力学研究

运用分子动力学方法模拟了铝-碳化硅复合体系的烧结过程,对含有不同尺寸碳化硅颗粒的烧结体进行了结构分析和拉伸测试。通过计算金属铝所占体积及其内部孔洞的体积,发现碳化硅颗粒尺寸的增加能够促进复合材料烧结后的致密程度,但过小的增强体反而会增加孔隙率和孔洞尺寸;通过对烧结体原子结构分析和准静态拉伸,发现碳化硅颗粒尺寸的增加能够提高位错密度,但这不能带来拉伸强度的稳步提升,而烧结体的抗拉强度主要取决于其内部最大孔洞的尺寸。在本模拟尺度下,增强体与金属颗粒在尺寸相近时可以得到良好的密实效果和力学性能。

基于声学信号分析的铁路巡检智能点检锤的设计

本文提出一种基于声音信号分析处理的用于铁路巡检的智能点检锤的设计,能够帮助铁路巡检人员,方便、准确地判断螺栓松动等故障。并且能够对故障进行标记、记录,提高铁路巡检的效率,降低巡检人员的工作量。

兰新高铁沿线插板式挡沙墙防沙性能研究

为保障兰新高铁风沙路段的列车安全运营,铁路沿线大范围安装了插板式挡沙墙,由于缺乏系统的研究,导致挡沙墙一些防沙性能还未完全掌握。结合数值模拟和风洞试验,对插板式挡沙墙的防沙性能进行系统分析,并探讨孔隙率、积沙量对其影响。研究结果表明:插板式挡沙墙高效防沙区顺风向主要集中在迎风侧2H至背风侧7.5H范围内,垂直方向主要集中在高度0.6H以下(H为挡沙墙高度);随着环境风速和距地表高度的增大,插板式挡沙墙的阻沙性能呈递减趋势;孔隙率越大,插板式挡沙墙背风侧循环泡尺寸越小,对气流扰动的能力越强,但其扰动范围越小,综合考虑孔隙率取20%左右比较合理;插板式挡沙墙周围的风积沙越多,其防沙效果越差,为保证挡沙墙高效的工作,有必要及时清理其周围的风积沙。

面向联邦学习的6G大规模物联网资源跳跃多址方案

随着移动设备的广泛应用和大数据的快速增长,联邦学习作为一种在分散数据环境中进行机器学习的新兴范式,吸引了越来越多的关注。同时,5G/6G均将大规模物联网场景作为其核心场景之一,以通过实现大规模设备连接来完成未来海量分散数据的实时传输。因此,6G大规模物联网可以为联邦学习中海量终端的数据处理提供有力支撑。多址技术是6G大规模物联网实现海量连接的关键,现有研究提出了多种面向大规模物联网的新型多址方案,其中资源跳跃多址方案考虑信道资源的跳跃,通过给不同用户分配不同的资源跳跃图案从而实现海量用户接入。提出了资源跳跃多址与联邦学习的结合方案,将联邦学习客户端的通信信道划分为多个子信道,然后根据其数据特征和计算资源分配资源跳跃图案。结果表明,所提出的结合方案不仅能够提高联邦学习模型的训练速度,而且能够有效保护用户数据的隐私。

低信噪比下相干信号DOA估计算法研究

为了解决低信噪比下相干信号波达方向(DOA)估计精度和分辨率不高的问题,提出了低信噪比下相干信号DOA估计算法,此方法主要利用了空间平滑算法和ES-MUSIC算法的优点。相干信号源进行解相干通过空间平滑技术实现,接着,再使用ES-MUSIC算法进行DOA估计。分别对DOA估计成功概率、DOA估计均方误差、DOA估计成功分辨概率进行了对比测试,测试结果表明,与传统的方法相比,该方法在低信噪比下DOA估计精度和分辨率更高。

加速平板上分数阶Oldroyd-B流体的流动特性研究

文章研究了滑移效应下加速水平板上不可压缩分数阶Oldroyd-B磁流体的流动问题,引入分数阶导数建立流体流动的控制方程。基于非移位的Grünwald公式和有限差分方法建立了分数阶偏微分方程的有限差分格式,通过分别计算所构造的数值算例的数值解和解析解验证了数值方法的有效性和收敛性。数值模拟得到了速度场的分布图像,结合数值模拟结果详细分析了分数阶阶数等参数对流动的影响。结果表明,分数阶参数α和β对流体流动的影响是相反的,壁面滑移的存在导致速度的降低。

基于BP神经网络的空气质量数据校准的应用研究

空气污染严重威胁人类健康,对空气质量进行准确预测,为人们做出及时和必要防护措施进行预警变得尤为重要。文章针对自建点和国控点空气污染物浓度的监测数据进行分析,建立误差反向传播神经网络模型对自建点各空气污染物浓度值进行校准,并分析了模型误差。结果表明,BP神经网络模型可以较好的校准自建点空气污染物浓度数据。

基于可解释深度学习的单通道脑电跨被试疲劳驾驶检测

脑电信号被认为是检测驾驶员疲劳状态的最佳生理信号之一。然而,由于不同被试者和不同记录时段的脑电信号差异很大,设计一个无校准的脑电疲劳检测系统仍然具有挑战性。近年来,虽然开发了许多深度学习方法来解决这个问题并取得了重大进展,但是深度学习模型的黑盒效应使得模型决策不可信赖。为此,本文提出了一种可解释深度学习模型,用于从单通道脑电信号中检测跨被试疲劳状态。该模型具有紧凑的网络结构,首先设计浅层CNN提取EEG特征,然后引入自适应特征重新校准机制增强提取特征的质量,最后通过LSTM网络将时间特征序列与分类相关联。模型分类决策的可解释信息则是由LSTM输出隐藏状态的可视化技术实现的。在持续驾驶任务的公开脑电数据集上进行大量跨被试实验,该模型的分类平均准确率最高达到76.26%。相比于先进的紧凑型深度学习模型,该模型有效降低了参数量和计算量。可视化结果表明该模型已发现神经生理学上可靠的解释。

贯通式供电中三相-单相MMC及其控制

基于模块化多电平变换器(MMC)结构的五电平三相-单相变换器,研究了其在贯通式同相供电系统中的应用。以保证MMC子模块(SM)电容电压平衡为前提,在改进的d,q坐标系下分别建立了三相MMC-PWM变换器与单相MMC-PWM变换器系统数学模型,以能量均分和电压平衡为原则,给出了三相-单相MMC-PWM变换器详细控制策略,实现了输出有功无功解耦,输出电压频率、相位和幅值可控以及能灵活地向牵引网传递定量的有功与无功功率。最后通过系统仿真与原理样机实验充分验证了所提系统的合理性以及该系统在该控制方案下能保证正常工作且具备良好的动稳态性能。

传统文化和概率论与数理统计课程思政结合初探

概率论与数理统计是高校重要的基础数学课程之一,深入挖掘“课程思政”的内容、不断提高课程的育人质量是时代的要求。用中华文化优秀元素来不断充实概率论与数理统计课程的教学,是进行“课程思政”建设的一个新思路,也是开发“课程思政”的一个新途径。科学与文化的结合能够更加深入人心地体现知识的传授和人文精神的培养。

信息技术支撑下的现代物流——评《物流信息技术概论》

随着信息社会的到来,信息技术深刻地改变着人们的生活、生产、经营方式,作为最活跃的技术因素,在社会各行业中形成了广泛的应用。信息技术作为最为积极的生产力,促进着行业的发展。张磊编著的《物流信息技术》一书,系统地阐述了物流信息的概念及信息技术等方面的知识,并且站在理论层面,阐述了信息技术在物流行业方面的应用及所形成的社会效应。

基于SOPC数字锁相放大器设计与实现

为了解决传统锁相放大器对于微弱信号提取精度不高及携带不方便的问题,文章提出一种基于SOPC数字锁相放大器,整个系统集成到SOPC系统中。微弱信号通过信号预处理电路和A/D转换电路之后通过SOPC系统进行处理,使用数字锁相环可以实现锁定待测信号的相位,从而实现幅度的测量。此系统具有功耗低、可在线升级等优点,测试结果表明,此系统的幅度测量误差率可以达到0.35%,相位差可以达到10°以下,具有较强的实用价值。

一种基于最优块的DWT-DCT-SVD的图像数字水印算法

本文提出了一种最优块的DWT-DCT-SVD数字水印算法,首先对载体图像进行3级小波分解,在HH3分量上进行分块,利用HH3分量块的信息熵与HH3分量块的信息熵波动幅度最小,以及HH3分量块信息熵与周围HH3分量块信息熵波动幅度最小的原则选出最优嵌入水印块,再结合DCT和SVD技术嵌入水印,对比其他DWT-SVD数字水印算法表明,该算法具有更好的不可见性和鲁棒性。

基于重叠子阵的毫米波大规模MIMO混合预编码算法

基于全连接的毫米波大规模MIMO系统下行链路通信具有高的硬件成本及能量消耗,为解决此问题,同时为解决MIMO系统基站和移动端均混合设计且多流传输的优化问题,提出一种基于重叠子阵列架构(OSA)的混合预编码算法,利用通用子阵列架构在发射机处执行模拟预编码和数字预编码。模拟预编码算法采用改进的矩阵广义低秩近似来获取RF预编码矩阵/组合矩阵,以获取大规模MIMO系统所提供的高阵列增益。在得到模拟预编码矩阵后,进而得到系统的射频等效信道,然后采用块对角化(Block Diagonalization,BD)算法求取数字预编码矩阵。仿真结果表明,针对OSA设计提出的改进的矩阵广义低秩近似混合预编码算法,减少迭代计算次数,与现有的基于OAS架构的混合预编码算法相比,具有更高的频谱效率和较低的复杂度,更接近全数字预编码算法性能。

基于Wi-Fi技术高铁站台电子地标系统的设计与实现

本文提出并设计一款基于Wi-Fi无线通信技术的电子地标系统,用于替代目前高铁站台地标。电子地标系统能够与调度信息相结合,实时显示候车信息,醒目方便地指引乘客候车地点,提高乘客高铁乘坐体验。

运动式单摄像机BSV及其结构表面裂缝测量应用

为进一步提高结构表面裂缝测量的灵活性与便捷性,提出了一种基于运动式单摄像机双目立体视觉(binocular stereo vision,BSV)的测量方法。首先,在已知摄像机精确内参的情况下,分别从两个视角采集裂缝的图像;然后,根据所采集到的图像对摄像机进行运动估计,从而求解摄像机前后两个位置的运动参数;进一步地,基于Canny算法进行裂缝的边缘检测;最后,根据摄像机内参数、运动参数以及裂缝图像边缘信息,构建裂缝测量的立体视觉模型。测量试验结果表明:在2 m的测量距以内,对裂缝的相对测量误差不超过5%,可有效验证所提出的测量方法的测量精度。

一种基于FPGA的白噪声发生器的设计与实现

白噪声作为测试设备中模拟在实际电路和系统中产生的噪声源,在信号分析和处理中有着重要的价值。本文利用随机信号理论,设计出一种基于FPGA的白噪声发生器,并将其应用于DDS信号发生器中。通过仿真分析及工程实践,表明该方法可以在均匀随机数的产生和工程设计以及噪声功率控制方面都有很大的改善,能产生比较理想的白噪声,具有较高的实际意义。

一种无电解电容的新型削峰填谷电路

传统AC/DC变换器存在的电解电容与LED寿命相差甚远,而且大量存在的电解电容严重影响LED系统的稳定性。基于此,文中提出一种前级Boost型单级LED驱动器,通过增加一个选择性开关器件以优化传统填谷电路的不足。添加的开关器件在低压输入下打开,并在高压输入下关闭,以保证全载范围内达得到最优性能;同时,减小了高电压输入的开关应力。此外,该驱动器采用脉宽调制(PWM)调光技术,克服了轻载时固有的电压应力问题。本文介绍了驱动器的工作原理、设计过程以及控制策略。最后,在PSIM仿真平台和样机实验进行了验证,结果表明所提驱动器的可行性。

基于机器视觉技术的地铁拥挤度提示系统的设计

本文提出一种基于机器视觉技术的地铁拥挤度提示系统,能够为地铁站台候车乘客提供即将到来列车的各车厢人员拥挤度情况,引导乘客前往人员较少的车厢屏蔽门处候车。从而解决目前地铁车厢乘客分布不均匀的现状,提高乘客的乘坐体验和地铁的运营效率。

基于小波分解的工程材料价格组合预测方法

为准确地估计工程材料价格在建设期内的变化情况,考虑到材料价格时间序列具有长期性、周期性和波动性的特点,本文建立了ES-BPANN模型对其进行预测.在预测模型中,引入小波变换方法对价格序列进行分解,针对每个分量的实际特征建立相应的独立预测模型,并综合每个子模型的预测情况作为最终预测结果.选用福州市2007-2017年C25现浇混凝土信息价进行实例验证,结果表明本文模型的预测精度高于单一预测模型,能够为工程投标报价方案制定提供一定指导.