岩移沉降观测中数据缺失的一种估算方法

在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值.     

轨道交通高频充电机应用研究

设计了一种轨道交通用的高频充电机,该充电机采用基于移相控制的全桥零电压开关（zvS）变换器的拓扑结构。对该充电机主要参数进行计算和系统建模,仿真结果满足系统要求。主控芯片采用TMS320F28335,算法采用带有电流前馈的比例积分（PI）控制方式,并设计了针对蓄电池负载的充电逻辑,样机试验结果满足系统要求。     

CSJ型炮孔测量仪倾角测量的改进设想

介绍了CSJ型炮孔测量仪的炮孔倾角测量原理及其倾角测量功能在实际应用中存在的缺陷,分析倾角测量误差过大的原因,推导最大偏差角的计算公式。针对该缺陷,提出了增加楔形弹片、柔性连接和电子压力传感器的改进设想。预计经过改进后的测量仪,其导向管能自动与孔壁贴伏,且贴伏程度可测,同时可测得炮孔的直径,降低人员操作与导向管尺寸对炮孔倾角测量的影响,提高测量精度。     

Diodes沟槽型超级势垒整流器提高下一代充电器效率

Diodes推出全新两款采用了旗下专利沟槽型超级势垒整流(Trench SBR)技术的器件SBRT15U50SP5及SBRT20U50SLP,能够实现下一代电池充电器对效率和温度的严格要求。两款全新沟槽型超级势垒整流器具有超低正向电压、低漏电流,并以较低的温度工作,有效满足充电器输出整流二极管的要求,从而易于处理36 k Hz断续模式充电器设计的较短电流脉冲。Diodes推出的两款器件包括适合10W智能手机充电器的15 A SBRT15U50SP5,以及为12.5 W平板电脑充电器而设的     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

不同骨料体积率的轻混凝土损伤-断裂分析

利用三点弯曲梁试验,对不同骨料体积率的轻骨料混凝土进行了断裂试验研究;同时,将混凝土损伤模块和随机骨料投放模块植入基于耦合判据(Coupled Criterion)的有限断裂模型中,首次应用于轻骨料混凝土断裂的数值模拟中。结果表明:该模型能够有效的模拟荷载-位移曲线的全过程,并且同时描述材料的损伤和断裂,同时预测裂纹的萌生与传播;通过能量分析,得出损伤能与断裂能随轻骨料体积率变化的规律。     

基于SoC的多轴驱控一体化平台设计

随着FPGA技术和电力电机技术的发展,FPGA+ARM的集成方式已经成为FPGA的发展方向.针对一体化多轴运动控制与驱动的特点,选用了集成双核ARM CPU与FPGA结合的Xilinx Zynq-7020全可编程System-on-chip(SoC)作为硬件平台,一个ARM CPU完成多轴的位置环、速度环和电流环的算法以及多轴轨迹生成,能同时完成伺服高级算法如谐振等,另一个ARM CPU完成交互功能,发挥FPGA高速运算的功能,完成6轴电流环流水线控制以及双采样双更新电流环算法.提高了系统整体带宽,实现多轴ns级同步精度以实现更精确的位置轨迹,驱控一体内部数据通过共享内存以及高速内部总线的方式进行交换,其传输速度更快、传输信息更加丰富.