柔性纤维结构超级电容器研究进展

为了提高电源器件与人体高曲率表面的适配性，电源器件突破平板结构的限制，衍生出了柔性纤维结构。柔性纤维超级电容器具有高功率密度、超长循环寿命和柔性舒适等特点有望成为最具前景的柔性可穿戴电源之一。因此，本文主要介绍了碳材料、过渡金属氧化物以及复合材料三种功能材料对柔性纤维超级电容器结构和性能的影响。每种材料凭借自身独特的性质在柔性纤维超级电容器器件中发挥着重要作用，并助力可穿戴电源器件的发展。     

北斗星历解析及实时卫星位置解算实现

利用 C 语言编程进行北斗卫星星历数据的实时读取，更新结构体的卫星轨道参数， 从而实现北斗卫星位置的解算，并与武汉大学数据中心提供的北斗精密星历作比较，对解算的卫星位置结果进行评估，最大误差不超过 3.5 米，满足实际应用需要。     

地面驱动螺杆泵井故障诊断方法

为提高地面驱动螺杆泵井的故障诊断效率,提出了一种将小波包与概率神经网络相结合的故障诊断方法.运用小波包技术提取有功功率信号的能量特征,与动液面、瞬时流量、井口回压共同作为特征参数,输入到概率神经网络进行故障诊断.为证明所提诊断方法的优越性,与BP神经网络、径向基神经网络进行对比,结果表明所提方法诊断效率更高、速度更快,更加满足故障诊断实时性的要求;故障诊断实例结果也进一步证明了该方法在地面驱动螺杆泵井故障诊断的可行性.     

磨料有序排布电镀砂轮的制备及其把持力研究

为解决电镀砂轮磨削加工中容屑空间不足的问题，采用点胶微粘接的方法制备了磨料有序排布的电镀砂轮，分析了磨料粘接效果和镀层力学性能。通过SEM分析了磨料/镀层/导电胶的结合界面，并进行了干磨削试验。研究结果表明，直径约为磨料粒径40%的胶点可粘接住磨料，单个胶点上粘接多颗磨料的占比小于6%；双脉冲电镀工艺制备的镀层显微硬度大于500HV，表层残余应力小于100MPa，磨料/镀层/导电胶之间的界面贴合紧密，无明显缺陷；砂轮在磨削时没有出现磨料脱落现象。     

可重构智能表面辅助的四元数调制无线通信系统

四元数调制(Quaternion Modulation,QMod)是一种新型高传输速率的极化调制(Polarized Modulation,PMod)技术,是未来卫星通信系统中极具潜力的多元调制方案之一。QMod将数据块分成4块,其中两块是传输数据信号,另外两块则映射到极化状态部分。每个极化状态块均有一位比特,那么它们可以产生4个极化状态组合。这些状态组合可以用来确定传输数据块在四元数4个不同维度中的位置,从而获得两位额外的传输比特。相比于传统的PMod技术,QMod有着更高的频谱效率。为了进一步挖掘QMod的潜力,介绍了由可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助的QMod系统,同时推导了该系统的平均误码率理论上界,并在瑞利信道下进行了BER性能仿真。仿真结果表明,RIS辅助的PMod或者QMod系统即便在较低的SNR情况下仍有良好的BER性能,并且随着RIS单元数的增多,其BER性能会逐步提升。     

紧耦合式物理人机系统的交互研究综述

紧耦合式物理人机系统用于人体运动功能增强与重建,已广泛应用于助老助残、康复医疗和国防军事等领域.重点对紧耦合式物理人机系统的交互研究展开综述.通过功能划分,将系统分为功能替代型、功能康复型和功能增强型三个方面,并且详细介绍了每类系统的研究情况.接着从植入式传感和外置式传感两个方面阐述了人机交互接口的现状.然后分析了紧耦合式物理人机系统交互的意图识别算法.最后对未来发展进行展望和总结.     

"不知火"柑橘全自动包装生产线的设计与研究

目的为了解决柑橘在实际包装过程中因于人工手动装袋、装箱等导致的效率低下问题,设计一条全自动柑橘包装生产线。方法基于“不知火”柑橘的特殊体型特征,使用传送带分级装置对其进行分级;通过倾斜皮带解决柑橘排列姿态的整理问题;经给袋式包装机装袋后,采用扭结式扎口装置对其进行封口;利用并联机器人对其进行装箱。通过计算生产节拍,合理规划每个工序的循环时间,并通过Flexsim软件对该生产线进行仿真分析与平衡优化。结果该生产线整体效率由89%提升到93%,能够正常运行且满足生产力的需求。结论该柑橘包装生产线实现了柑橘的分级、整料、装袋、装箱等工序,降低了工作强度,提高了生产效率,实现了包装过程的自动化。     

KSN:一种基于知识图谱和相似度网络的Web服务发现模型

服务发现旨在解决服务信息爆炸的问题,找到定位满足服务请求者需求的服务.由于服务描述信息主要由带有噪声的短文本组成,并且具有语义稀疏的特征,因此很难提取服务描述文档的隐含上下文信息,此外,传统的服务发现方法在获取服务的特征表示后,直接进行相似度计算,其使用的度量函数是不符合人类感知的.针对上述两个问题,文中提出了一种基于知识图谱和神经相似网络的服务发现框架(KSN).它使用知识图谱来连接服务描述和规格中的实体以获得丰富的外部信息,从而增强服务描述的语义信息,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取服务的特征向量,并将其作为神经相似网络的输入,神经相似网络会学习一个相似度函数,用于计算服务和请求之间的相似度以支持服务发现过程.通过对ProgrammableWeb爬取的真实服务数据集的大量实验结果表明,就多种评估指标而言,KSN优于现有的Web服务发现方法.