HPTiO2忆阻线性和非线性模型及其特征分析

为了分析HP TiO2忆阻模型的本质特征,比较基本模型与非线性窗函数模型之间本质特征的差异,概述了几种典型的HP TiO2忆阻非线性窗函数模型的特点,开展了HP TiO2忆阻基本模型的本质特征分析,并对几种非线性窗函数模型的本质特征进行了比较。结果表明,对于任意忆阻初始状态和任意振幅与频率的正弦电流激励,HP TiO2忆阻模型都能呈现出紧磁滞回线特征;不同的非线性窗函数模型的特征受其非线性漂移的影响,所产生的输出电压和忆阻值有着不同的瞬态过渡过程,且忆阻初始状态值越大,非线性漂移影响就越严重,导致部分HP TiO2忆阻模型性能失效。     

有源忆阻器伏安曲线与电路频率之间的关系

忆阻器是具有记忆特性非线性电阻器,是现实的第四种基本二端电路元件。文章以光滑三次型非线型函数描述的有源磁控忆阻器模型为例,利用Multisim计算机仿真软件,进一步研究有源忆阻器伏安曲线与电路频率之间关系,讨论有源忆阻器输入电流的突变特性。结果表明:由光滑三次型非线型函数的有源磁控忆阻器模型构成的电路具有边界效应,电流具有突变特性。     

Modeling Distortion Signals of Power Grid Based on Wiener-G Functionals

The uniform mathematical model of distortion signals in power grid has been setup with the theory of Wiener-G Functional. Firstly,the Matlab simulation models were established. Secondly,the Wiener kernel of power load was found based on the Gaussian white noise as input. And then the uniform mathematical model of the power grid signal was established according to the homogeneous of the same order of Wiener functional series. Finally,taking three typical distortion sources which are semiconductor rectifier,electric locomotive and electric arc furnace in power grid as examples,we have validated the model through the Matlab simulation and analyzed the simulation errors. The results show that the uniform mathematical model of distortion signals in power grid can approximation the actual model by growing the items of the series under the condition of the enough storage space and computing speed.     

一种基于相关函数法的超导失超检测方法

提出一种基于相关函数相位差法的高温超导体失超检测方法．利用带通滤波器提取被测信号的电压和电流基波分量,消除谐波对相关函数的干扰;对电压和电流的基波信号作相关运算,测量相位差,提高超导失超检测的灵敏度和抗干扰能力．并通过MATLAB软件中的Simtdink组件进行仿真分析,验证了该方法的可行性．     

显示器颜色特性化模型比较研究

为研究阴极射线管显示器颜色特性化方法，对分段线性插值（PLCC）、分段线性对数插值（PLGCC）和增益 偏置 伽玛（GOG）3种模型进行了分析比较.125个均匀分布于显示器色域内颜色样品被用于模型的评估，分析了3种模型的平均预测色差和效率，比较了模型的性能.实验结果表明，当每通道特性化数据个数为17时，PLCC模型的性能最好，GOG模型的性能最差.当个数下降到5时，GOG模型的性能最好，PLCC模型的性能最差.所有样品被分成7个色区.3个模型具有共同的趋势，在灰色区性能最差，而在绿色区性能最好.     

基于复杂性测度的变矩器流场仿真湍流模型稳健性分析

为研究液力变矩器流场仿真常用湍流模型的稳健性问题,对基于ANSYS/CFX的某液力变矩器流场仿真系统,分别采用15种湍流模型进行抽样计算。并基于蒙特卡罗法,对系统输入变量进行服从正态分布的微小扰动,分别在低速和高速两种计算工况下,对每种湍流模型进行200次抽样。基于复杂性测度理论,将获得的输入输出数据进行了复杂性分析,在此基础上,对仿真系统拓扑结构稳健性和输出变量的稳健性进行了计算,并给出了各种湍流模型稳健性的定量指标。分析结果表明:在变矩器流场性能仿真中,剪应力输运模型的综合稳健性最好。     

扩展频谱通信系统处理增益的分析

近年来,扩频通信以它多种优越的性能在通信、导航、测量等领域迅速发展起来.扩频通信最重要的特性就是它的抗干扰性,因此从扩频通信的基本模型出发,计算了该系统对白噪声干扰、单频正弦干扰和其它扩频信号干扰的处理增益,分析了各种形式的干扰对于扩频通信接收机模型这一系统的影响,证明了系统的处理增益都与频谱扩展的倍数成正比,说明了对信号频谱扩展得越宽,处理增益越大,抗干扰能力越强.一些书中已经给出了处理增益的分析,但理论推导过于繁琐,还有个别错误之处.给出了简洁明了的证明,修正了某些错误.扩频通信是先进的通信技术,目前在石油化工系统应用较少,本文的证明有助于扩频通信在石油化工系统中的应用研究.     

Reserve estimation of the high phosphorous stockpile at the Choghart iron mine of Iran using geostatistical modeling

An attempt to estimate the reserves in the High Phosphorous stockpile (HP) at the Choghart Iron mine of Iran was carried out using geostatistical modeling.Grade and tonnage estimates of ore stockpiles can help convert them into a valuable ore reserve.This is valuable in consideration of increasing metal demand,and the depletion of in situ ore reserves,around the world.Estimation of reserves in stockpiles is difficult partly because of geological and grade discontinuities created during the dumping of the ore piles.Data input for the HP stockpile at Choghart was performed based upon pre-existing information gathered during extraction from the various mining benches.After establishing the input data files the reserve estimates were found using geostatistical methods aided by the international mining software SURPAC.The stockpile was divided in to three domains and the reserves in each domain were estimated separately.A grade block model was used to compute the reserve.Fe% and P% were estimated using the Ordinary Kriging method.The results showed that the total tonnage of the HP stockpile is 4.5 million tons with an average grade of 55% Fe and 1.03% P.     

基于TiO_2忆阻器的混沌振荡电路

忆阻器是一种具有记忆性的新型非线性电阻,是继电阻器、电容器和电感器之后的第4种基本电路元件。该文根据惠普实验室提出的荷控型TiO2忆阻器模型,构建了一个磁控TiO2忆阻器模型,采用该磁控忆阻器模型设计了一个新的混沌振荡电路,以期产生复杂的伪随机混沌信号。对该振荡电路的基本动力学特性进行了理论和仿真分析,并进行了DSP芯片实验验证。仿真结果、理论分析和实验观察具有一致性,表明该混沌系统具有与一般混沌系统不同的特性。     

基于GF-AHP组合模型的应急物流能力评估——以地震灾害为例

为了评价应急物流能力水平,基于系统思想,运用模糊层次分析法(F-AHP)构建含应急物流系统投入、应急物流运作管理和应急物流效率效果3个模块15个指标的应急物流能力评估体系;建立基于三角白化权函数的灰色评估模型;通过模型分析,评价汶川、青海、芦山地震中的应急物流能力.结果表明:汶川、玉树地震中所表现出的应急物流能力属于灰类"中",但后者倾向于"良",优于前者表现出的"中差",芦山地震中表现为"良";芦山地震中,应急物流系统投入相比于运作管理优势明显,说明在系统投入方面已得到较多支持,而运作管理这个应急物流软能力需要加强和提升;模型结果与现实反映基本吻合,说明灰色模糊层次分析法(GF-AHP)方法有效,结果有较高可信度.     

基于小波神经网络的变参数振动钻削仿真

为了改变因寻找最优振动参数和切削参数而需要在实验中大幅度频繁地改变参数的状况,利用小波函数对一维信号逼近能力较强的特点,提出了一种适用于变参数振动钻削加工过程仿真的小波神经网络模型, 并运用灰色理论中的关联分析法对小波神经网络输入权值进行选取。理论分析和实验表明:应用该仿真模型,能在振动钻削过程的不同区段寻找最优的振动参数和切削参数。     

Time-series analysis with a hybrid Box-Jenkins ARIMA and neural network model

Time-series analysis is important to a wide range of disciplines transcending both the physical and social sciences for proactive policy decisions. Statistical models have sound theoretical basis and have been successfully used in a number of problem domains in time series forecasting. Due to power and flexibility, Box-Jenkins ARIMA model has gained enormous popularity in many areas and research practice for the last three decades.More recently, the neural networks have been shown to be a promising alternative tool for modeling and forecasting owing to their ability to capture the nonlinearity in the data. However, despite the popularity and the superiority of ARIMA and ANN models, the empirical forecasting performance has been rather mixed so that no single method is best in every situation. In this study, a hybrid ARIMA and neural networks model to time series forecasting is proposed. The basic idea behind the model combination is to use each model's unique features to capture different patterns in the data. With three real data sets, empirical results evidently show that the hybrid model outperforms ARIMA and ANN model noticeably in terms of forecasting accuracy used in isolation.     

基于EEMD-FastICA的位移摄像测量误差源探究

随着摄像测量技术在土木工程结构健康监测领域的应用逐渐增多,摄像测量技术的长期全天候工作性能受到越来越多的关注.为探究摄像测量技术的主要误差源,提出一种基于盲源分离(Blind Source Separation,BSS)的误差源分析新方法:为了构建多通道信号作为盲源分离模型的输入信号,采用集合经验模态分解法(Ensem...     

小脑神经网络及在机器人传感器中的应用

现有的小脑神经网络存在算法复杂、泛化精度低、收敛性差等缺点,无法直接在测量技术中使用和实现.本文研究了一种单输入单输出的小脑神经网络(SISO-CMAC),模型算法为直接地址映射,以输入v的量化值为地址,建立起输入v与权重w的关系.另外,通过对输入v进行模糊化,增强泛化能力,并使得每次学习只要调整2个权值.SISO-CMAC具有收敛速度快、算法简单的特点,可以在单片机上实现.最后,将SI-SO-CAMC用于机器人位置、速度传感器的信号细分,取得了满意的效果.     

双路电动轮协调控制的策略设计与仿真

为了实现双路电动轮的协调控制,分析了驱动系统的运动方程,建立了电动轮的数学模型,提出了转速和、转速差并联PI的控制策略.最后,利用Matlab进行了系统仿真,仿真结果表明:在恒速控制中,能够加快电动轮转速的上升速度,减小超调量,缩短调节时间;在差速控制中,单路电动轮能够按照预定方案实现平稳的加减速.控制系统具有较强的抗干扰能力.转速和、转速差并联PI控制策略算法简单,运算量小,控制效果好,具有一定的理论和工程应用价值.     

基于机器学习的高强钢焊接等截面箱型柱整体稳定性预测方法

目前,针对高强钢构件整体稳定性的研究多采用有限元建模或实验室试验方法,而基于机器学习的预测方法能够显著提升预测的准确性和便捷性。为了准确预测高强钢焊接等截面箱型柱的整体稳定性,提出使用纤维模型构建数据库并利用机器学习建立预测模型的方法。首先确定模型的输入输出参数,并通过纤维模型方法建立数据库;接着,选用常见的3种不同类型的机器学习模型和现有规范中的经验模型进行预测,并依据评价指标进行性能对比;最后,根据可解释算法分析机器学习模型的合理性。结果表明：大部分机器学习模型预测结果与试验结果吻合度略高于现有规范中的经验模型,其中,高斯过程回归模型对高强钢构件整体稳定性的预测表现最优;机器学习预测模型中各类参数对构件整体稳定性的影响趋势符合预期,验证了机器学习模型的合理性和可靠性;构件的正则化长细比对预测结果影响最大,而构件初始缺陷的影响相对最小。     

强激光打靶辐射电磁脉冲诱导线缆串扰模拟

以在神光II升级靶场使用九路激光打靶实测的电磁脉冲信号为输入源,建立平行线缆模型,研究电磁脉冲耦合电缆产生的串扰现象,揭示不同线缆间距、线缆长度受串扰的规律,以及线缆长度对串扰信号频率的影响机制。同时探讨铜箔屏蔽处理后对串扰信号的衰减。结果表明,增大平行线缆的间距有利于抑制串扰,增大线缆长度抗干扰能力减弱,谐振频率降低;屏蔽处理能有效抑制信号串扰,为高功率激光装置安全精确的开展各类物理诊断提供实验与理论支持。     

四元数在均匀圆形矢量传感器阵列信号参数估计中的应用

四元数的四维超复数结构是一种正交结构,各矢量传感器分量保持其固有的正交性,从而提高了矢量传感器阵列的抗干扰能力以及分辨力。在均匀圆形矢量阵列信号的参量估计中引入四元数理论,建立基于四元素的电磁矢量传感器阵列信号接收模型。充分利用四元数的多维正交特性,结合四元数矩阵理论及已有算法对电磁矢量传感器阵列信号的波达方向和极化信息进行联合估计,仿真实验验证了方法的有效性。并与传统的基于长矢量的MUSIC算法(V-MUSIC算法)进行比较,结果表明,基于四元素的信号接收模型可显著提高信号参数的估计精度。     

负阻态忆阻Hopfield神经网络动力学

人类大脑是一个高度复杂且规模庞大的非线性动力学系统,其动力学行为与人类智能活动密切相关。基于忆阻器的人工神经网络不仅可以很好地模拟人脑工作机制,而且其非线性特性可以为神经网络带来更为丰富的动力学行为。为了进一步发挥神经网络的优势,引入一种新的具有负阻态功能的忆阻器模型,该模型打破了原有忆阻器的阻态极性限制,为忆阻器扮演神经网络突触仿生器件提供了更加丰富的变化性能。在对忆阻器模型分析的基础上,提出了一种新的忆阻Hopfield神经网络(HNN),进一步加强了HNN的负反馈功能,使之表现出更加丰富和复杂的动力学行为。实验结果表明,新忆阻HNN拥有较为丰富的动力学行为,具有一定的混沌特性。在不同的忆阻器参数以及权值矩阵取值条件下,观察系统的相位轨迹图、Lyapunov指数的变化情况,并与同类型网络进行对比,进一步证明提出的神经网络的有效性,同时复杂的动力学特性也为在数据处理、图像加密等方面的应用提供了研究支撑。     

心电床边监护仪的研制

基于单片机研制了DS80C320的心电床边监护仪，并阐述了其原理、主要硬件电路、系统软件。临床使用表明：该仪器抗干扰能力强，性能稳定可靠，有一定的实用价值。