考虑阈值迟滞的碳化硅MOSFET开关暂态解析模型

由于SiC/SiO₂界面固有的高界面态密度,阈值迟滞现象一直影响碳化硅MOSFET的可靠性。为量化评估阈值迟滞对碳化硅MOSFET开关特性的影响,首先考虑了驱动电压的上升与下降时间,建立了驱动电压非理想突变的开关暂态模型;其次,按照IEC标准得到开关延时与开关损耗的解析表达式;然后,进行了不同驱动负压下的动态特性实验并提取了开关延时与开关损耗;最后,通过实验结果与解析模型的结合,解耦并量化了驱动负压与阈值迟滞对开关特性的影响,得到了阈值迟滞影响下驱动负压与阈值电压的关系。结果表明,驱动负压与阈值迟滞均会引起开通延时降低,但阈值迟滞对其影响远大于驱动负压。驱动负压对开通损耗无影响,但阈值迟滞会导致开通损耗的降低。     

基于混合通道注意力的类别级物体六自由度位姿估计

针对有光照变化、距离变化、背景杂乱、遮挡等干扰的场景下物体六自由度位姿估计精度低的问题,提出了一种结合多尺度特征融合和注意力机制的混合通道注意力模块(mixed channel attention, MCA)。在MCA基础上进一步构建了类别级物体六自由度位姿估计方法(MCA6D),其关键步骤包括物体的实例分割,特征提取与基于MCA的特征优化,基于先验形状的物体模型重建,及基于点云配准的位姿估计。本文方法在公共数据集CAMERA和REAL分别取得86.3%(5°2 cm)、73.4%(5°5 cm)和39.2%(5°2 cm)、43.3%(5°5 cm)的均值平均精度,领先于NOCS、SPD、SGPA等主流方法;同时实物实验表明本文方法在存在光照变化、距离变化、背景杂乱、遮挡等干扰的场景可准确估计物体六自由度位姿。     

高压隔离开关多体动力学仿真及力矩特性研究

对高压隔离开关进行准确的动力学仿真是其性能优化、强度校核、故障诊断以及检修维护的基础。借助ADAMS进行高压隔离开关多体动力学仿真及力矩特性研究,建立参数化连杆机构以及触头触指模型;根据理论计算和ANSYS Workbench模态分析结果设置模型的相关动力学参数;仿真获取合闸过程触指形变和操作力矩等动力学特性,并将仿真结果与理论分析、实测波形进行对比,验证模型的准确性;最后分析不同参数下的隔离开关合闸力矩的变化情况。所提出的多体动力学仿真方法及分析结果可为隔离开关在设计阶段实现优化设计、降低成本,在工程应用阶段为工程分析、运维指导提供理论基础与数据支撑。     

网络安全态势感知方法研究

安全防护是网络安全领域的关键问题之一。网络安全态势感知是一种实现安全防护的新兴技术,其核心思想是提取并理解态势信息,预测安全趋势,全面把握网络安全状态,及时制定决策,将被动检测转换为主动防御,提高网络的安全防护能力和应急响应能力,恢复网络系统弹性。对态势感知技术进行了介绍,分析了网络安全态势感知的3个阶段,分别梳理了这3个阶段的研究成果,归纳了一些常用的研究方法及其实现的功能,总结了网络安全态势感知方法的应用。     

一种基于电磁耦合馈电结构的双极化微带天线设计

文中设计了一种层叠结构的双极化微带天线,两个极化端口采用不同的电磁耦合馈电方式,激励起两个正交的辐射场模式,提高了极化端口之间的隔离度。设计的天线由三层介质极板组成,两个极化端口的馈电层分别位于不同的介质层上,端口1采用缝隙耦合馈电,端口2采用振子临近耦合馈电,两个极化端口均从地板底部输出,适合于阵列应用。设计了一种工作于X波段的双极化方形微带贴片,在馈电结构上进行了匹配设计,实现两个极化端口的匹配和隔离。采用全波电磁仿真技术进行了结构设计和优化,仿真结果表明,在工作频率为9.85 GHz和10.15 GHz的频率范围内,该天线的两个极化端口的电压驻波比均小于2,极化端口的隔离度大于26 dB;在中心频点10 GHz处的增益分别约为5.79 dBi和5.17 dBi,带内增益平稳;虽然两个极化端口互异,但是在E面和H面上,两个极化端口表现出相接近的方向图,主瓣宽度均在80°左右,在主辐射方向上的交叉极化电平低于-25 dB。研究结果表明设计的双极化微带天线具有高隔离度和较为对称的辐射方向图性能,适合于在双极化阵列天线中应用。     

一种降低直调电/光转换组件功耗的封装方法

为了降低直调电/光转换组件的功耗,以对组件的散热分析结论为基础,提出一种降低直调电/光转换组件功耗的封装方法,即对组件变形敏感的区域采用传统的柯伐合金材料,对半导体制冷器（TEC）底部要求快速散热的区域则采用热导率较高的金刚石铜材料。仿真与测试结果表明：所提出的方法可以降低TEC热端面与组件底面之间的温差、TEC的冷热两端面温差、TEC的电流和TEC自身产生的功耗;在工作温度为70℃时,电/光转换组件的单通道功耗从传统封装方式的2.875 W降低到1.25 W,功耗降低了56.5%。     

中药化学复习指导在教学中的应用*

摘 要:《中药化学》课程是中药学类专业的专业课,涉及知识面广泛、体系庞杂、疑难点较多、学习难度较大。在现有教学模式下,学生被动接受知识,缺乏独立思考和自主钻研的精神,不能很好地培养学生自主学习能力和科研素养。为解决中药化学教学中存在的这一实际问题,在教学过程中采用引导学生进行复习的教学方法,让学生进行自主学习,从而建立中药化学知识体系,构建中药化学知识框架,提高学习效率,提升学生自主探索的钻研能力培养。     

基于飞腾DSP的多视场星敏感器信息处理系统设计

星敏感器是自主导航姿态控制系统中的重要组成部分之一。作为星敏感器的核心部件,信息处理系统对其整机性能有重要影响。基于飞腾多核DSP+复旦微FPGA架构设计了一种全国产化多视场星敏感器信息处理系统。在设计中采用EMIF接口和GPIO接口与复旦微FPGA进行数据交互及控制,将2片串行 Flash用于存储星库数据和启动程序,将2片DDR3芯片用于缓存数据。详细介绍了信息处理系统的整体软件流程设计、算法流程设计及实现。经试验验证,该系统可稳定运行并输出正确姿态。在星图分辨率为2048×2048的情况下,系统无初始指向时的数据更新频率为20Hz,有初始指向时的数据更新频率为625Hz。运算性能约为普通ARM架构的3倍,对于提升多视场星敏感器的实时性、丰富其工程化实现方法具有重要意义。     

特征点维度的静态场景三维重建运动目标剔除

基于语义分割的图像掩膜方法常用来解决静态场景三维重建任务中运动物体的干扰问题,然而利用掩膜成功剔除运动物体的同时会产生少量无效特征点.针对此问题,提出一种在特征点维度的运动目标剔除方法,利用卷积神经网络获取运动目标信息,并构建特征点过滤模块,使用运动目标信息过滤更新特征点列表,实现运动目标的完全剔除.通过采用地面图像和航拍图像两种数据集以及DeepLabV3、YOLOv4两种图像处理算法对所提方法进行验证,结果表明特征点维度的三维重建运动目标剔除方法可以完全剔除运动目标,不产生额外的无效特征点,且相较于图像掩膜方法平均缩短13.36%的点云生成时间,减小9.93%的重投影误差.     

基于频谱增强和卷积宽度学习的音乐流派分类

针对频谱图对于音乐特征挖掘较弱、深度学习分类模型复杂且训练时间长的问题,设计了一种基于频谱增强和卷积宽度学习(CNNBLS)的音乐流派分类模型.该模型首先通过SpecAugment中随机屏蔽部分频率信道的方法增强梅尔频谱图,再将切割后的梅尔频谱图作为CNNBLS的输入,同时将指数线性单元函数(ELU)融合进CNNBLS的卷积层,以增强其分类精度.相较于其他机器学习网络框架, CNNBLS能用少量的训练时间获得较高的分类精度.此外, CNNBLS可以对增量数据进行快速学习.实验结果表明:无增量模型CNNBLS在训练400首音乐数据可获得90.06%的分类准确率,增量模型Incremental-CNNBLS在增加400首训练数据后可达91.53%的分类准确率.