基于FPGA的光纤通道网络监控卡设计与实现

光纤通道（ Fibre Channel,FC）监控设备在光纤通道网络中承担着数据监控、过滤和解析等任务,对FC网络的构建、运行、故障诊断和调试起着关键性的作用。文中在对FC协议进行深入研究的基础上,提出一种在线实时过滤的光纤通道监控卡解决方案,可实现FC链路数据的实时监控。该仿真卡采用软硬件协同工作的方式,由硬件电路实现监控卡中光纤通道链路数据过滤,软件负责过滤条件配置及筛选后数据分析,克服了软件过滤数据速度慢的缺点,保证了数据过滤的实时性;同时,由于采用软件配置,使得监控卡的应用更加广泛和灵活。光纤通道网络监控卡的研制,对加速FC网络的研制有积极的推动作用。     

基于PCIe总线的B码解码卡的设计与实现

针对计算机时间同步需求,设计了一种基于PCI Express(PCIe)总线的IRIG-B码(B码)解码卡,该板卡接收外部B码信号并解调出B码时间信息,通过PCIe总线将B码时间信息传递给计算机进而完成计算机时间同步.测试结果表明,计算机能够同步到B码时间,且B码解码精度优于100 ns,能够满足多数应用需求.     

基于OTN技术的电力通信网络业务路由优化算法

本文基于OTN(Optical Transport Network;光传送网)技术提出了电力通信网络业务路由优化算法,通过仿真分析,结果表明此算法可优化电力通信网络既有OTN业务,实时有效均衡网络风险,提升OTN业务运行可靠性与稳定性;此算法的适应度函数优化设计,可促使现有网络业务路由分配的时候,更加趋向选取光信噪比参数值相对较高的光通道,所以通过此网络业务路由优化算法,OSNR(Optical Signal Noise Ratio;光信噪比)均值可显著提高;可实现网络业务路由优化,实现最佳风险均衡,且算法效率与收敛性较高,值得大力推广.     

基于卷积神经网络的直线描述方法研究

为提高直线特征匹配的可靠性,提出一种基于卷积神经网络（CNN）学习的直线特征描述方法。构建用于网络学习的大规模直线数据集,该数据集包含约20.8万对匹配直线对,每条直线用其周围的局部图像块表征。将图像块输入CNN,利用HardNet网络结构提取特征,使用三元组损失函数进行训练,输出强鲁棒性的直线特征描述子。实验结果表明,与手工设计的描述子MSLD和IOCD相比,该描述子在视角、模糊、尺度和旋转变化下均具有较好的区分性,在图像拼接应用中同样表现出良好的描述性能。     

基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐

针对当前稀疏数据推荐准确率低的问题,提出一种基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐算法.将项目的辅助信息送入卷积神经网络学习特征,将向量在可再生核希尔伯特空间组合,利用多核学习技术增强卷积神经网络的特征学习能力;基于学习的卷积特征集初始化非负矩阵模型,通过非负矩阵模型实现对缺失评分的预测.实验结果表明,该算法有效提高了稀疏数据集的推荐性能,验证了多核学习卷积神经网络的有效性.     

基于Transformer和多通道卷积神经网络的情感分析研究

文本情感分析是自然语言处理的经典领域之一.文中提出了一种基于transformer特征抽取器联合多通道卷积神经网络的文本情感分析的模型.该模型使用transformer特征提取器在传统Word2vector,Glove等方式训练的静态词向量的基础上来进行单词的分层、动态表示,针对特定数据集采用Fine-Tuning方式来进行训练有效提升了词向量的表征能力.多通道卷积神经网络考虑了不同大小范围内词序列之间的依赖关系,有效进行特征抽取并达到降维的目的,能够有效捕捉句子的上下文语义信息,使模型捕获更多的语义情感信息,提升文本的语义表达能力,通过Softmax激活函数达成情感倾向分类的目标.模型分别在IMDb和SST-2电影评论数据集上进行实验,测试集上准确率达90.4％和90.2％,这明所提模型较传统词嵌入结合CNN或RNN的模型在分类精确度上有了一定程度的提升.     

轴系倾角回转误差中一次谐振的分离方法

为更加准确地评定轴系的倾角回转误差,首先推导了轴系倾角回转误差、平面反射镜和自准直仪的安装误差与自准直仪测量数据之间的关系,指出平面反射镜的安装误差在自准直仪的二维读数中为正交一次谐波,然后分析了一次谐振运动误差的形成机理,其在自准直仪的读数中表现为同相一次谐波.针对二维数据中的一次谐波,设计了同相和正交一次谐波的分离方法,扣除了由平面反射镜的安装误差引起的正交一次谐波误差,保留了轴系倾角回转误差中的一次谐振成分,从而改进了轴系倾角回转误差的数据处理方法.最后,通过改变平面反射镜的安装误差,并且对同一轴系的倾角回转误差进行测试,实验结果表明,从两次测试数据中所分离出来的一次谐振误差具有一致性,从而证明了该分离方法的正确性.并且在数据处理过程中只扣除了平面反射镜安装误差引起的正交一次谐波,保留了同相的一次谐振误差项.从最终实验数据可以看出改进后的倾角回转误差数据处理方法更加的合理和精确.     

TBM刀盘系统动态特性及参数影响

隧道掘进机刀盘在掘进过程中承受高强度冲击载荷,振动十分剧烈,导致关键构件过早损伤失效,有必要在设计阶段研究刀盘系统的振动特性及其参数影响。为此,在已有TBM刀盘系统多自由度耦合动力学模型的基础上,通过求解各阶固有频率和振型,得到各构件的模态能量分布,进一步区分各阶模态振型,识别模态敏感参数,并分析了敏感参数对前10阶频率的影响。研究结果表明,刀盘系统模态振动主要集中在中间阶,且纯扭转振型对应的固有频率为57 Hz;模态能量能够区分各阶振型,且和常规的振型分析结论一致;第2~10阶固有频率主要受小齿轮转动惯量和输入端扭转刚度的影响,且这两个值分别取原始方案的1.1倍和1.3倍时,系统振动特性较稳定。     

粗糙目标光外差信号特性对探测阈值的影响

传统目标回波光外差探测使用高斯分布等简单模型来描述,这常常导致判决误差.笔者提出利用多项式对实际目标测量数据进行拟合,给出较准确的概率分布曲线.通过对某装甲车表面样块多组测量数据的统计分析显示,利用多项式拟合来确定判决阈值,比起用简单的高斯分布来确定阈值,可以获得更高的检测概率和更低的误警概率.研究表明,对实测中频信号的统计直方图进行多项式拟合,有利于精确设置探测阈值,可以使检测概率提高6.02%,误警概率降低7.7%.文中结果为粗糙面回波外差探测系统设计提供定量参考,也为探测系统性能评估仿真提供依据.     

HPAM/有机锆交联体系压裂液的研究

制备了一种HPAM/有机锆交联体系酸性压裂液,分别讨论了HPAM和有机锆交联剂浓度对压裂液成胶性能的影响.结果表明,在25℃下,有机锆交联剂浓度为500mg·L-1,HPAM浓度为500mg·L-1,破胶剂过硫酸铵浓度为16g·L-1.耐矿化度为7 000 mg·L-1,耐温耐剪切测试表明,该压裂液体系在剪切速率170s-1条件下,连续剪切120min,耐温为95℃黏度在300mPa·s以上,表明该压裂液体系具有良好的耐温耐剪切性能.压裂液综合性能评价表明:压裂液体系悬砂性能好,破胶速度快、彻底,破胶液残渣含量低,对岩心伤害小.