用于电弧检测的电力专用SoC设计

针对传统的电弧电路故障检测结果不准确的问题,设计用于电弧检测的SoC系统,并且在55nm工艺下进行流片验证。采用包含两种结构的模数转换器的片上电压源,设计了锁相环以及复位电路,精度最高可达8.67 bit。验证结果表明,本设计可提高电弧检测的准确性。     

改性ZSM-5催化剂在含氰电镀废水处理中的应用

以ZSM-5为载体、以硝酸铜和硝酸铈为改性剂,采用浸渍法分别制备了负载型催化剂CuO/ZSM-5和CuO-CeO_2/ZSM-5。将制得的催化剂用于催化湿式氧化法处理含氰电镀废水。考察了不同催化剂对含氰电镀废水处理效果的影响,对催化反应工艺条件进行了优化,同时对不同催化剂的重复使用性能进行了研究。结果表明:不加任何催化剂时CN-的去除率较低,催化剂的使用显著提高了CN-的去除率。其中CuO-CeO_2/ZSM-5的效果比CuO/ZSM-5的效果好。     

东莞市政府扶持7家印包企业

正东莞市政府常务会议审议通过了《2018年东莞市"倍增计划"试点企业遴选工作方案》等多个重大事项。为保持"倍增计划"试点企业的竞争力和示范性,实施试点企业动态调整,东莞在去年200家试点企业年度考核基础上,2018年遴选增加至"250+N"家试点企业。其中,试点企业不多于250家,名誉试点企业N家(不限数量)。遴选方案明确了东莞"倍增计划"试点企业6项申报条件。要求企业在莞注册、纳税,具有独立法人资格,遴选目标重点为东莞制造业企业和生产性服务业企业。明确规定申报企业2017年营业收入不低于5000万元、年度税收贡献不低于100万元,2017年     

浅谈医院门诊楼的土建结构设计

随着人民生活水平的提高,相应提高了对医疗保健技术水平的要求。近年来,医疗建筑的建设速度也有明显加快。笔者针对山东省立医院烟台分院门诊医技楼的结构设计经验,浅谈医院结构设计中防辐射工程、设备运输路线在结构设计中注意的问题及设计要点。     

槽式太阳能集热管内相变微胶囊悬浮液的热力性能分析

针对传统使用水基和油基的太阳能集热器换热效果低和管壁热应力大的问题，以相变微胶囊悬浮液为工作流体，对抛物型槽式太阳能集热器进行了三维建模。采用蒙特卡罗射线追踪法结合有限容积法和有限元法的方法求解了太阳能集热管的光?热?力耦合问题，采用欧拉?欧拉多相流模型研究了相变微胶囊悬浮液在集热管内的流动换热特性。结果表明，相变微胶囊悬浮液强化了集热管内的对流换热，不仅降低了集热管的沿程壁温，且减少了集热管的周向温差，均化了集热管温度分布。集热管周向等效热应力呈花瓣型分布，对应的5个高温度梯度的位置附近(圆周角θ=5°, 90°, 175°, 225°和315°)出现等效应力局部峰值。吸热管内壁面θ=90°处轴向热应力为压应力，作用于整个管程，而径向热应力和切向热应力为拉应力，主要作用在进出口端。相变微胶囊悬浮液浓度越高，强化换热效果越好，集热管热应力越小，但产生的压降也随之增大。     

计及储能动态的VSG惯量阻尼自适应控制研究

随着风力发电、光伏发电等新能源发电渗透率增加，电力系统的等效惯量和等效阻尼逐渐减小，其稳定性问题变得越来越严峻。虚拟同步发电机（virtual synchronous generator， VSG）技术的提出能有效地解决这一问题。然而，传统的VSG并网逆变器采用恒惯量和阻尼控制，在系统受到扰动时，其鲁棒性较差。因此，为增强系统的鲁棒性，优化其频率响应曲线，本文提出了一种计及储能装置动态特性的并网VSG惯量阻尼自适应控制策略。首先，阐述了VSG的基本工作原理，然后通过建立其数学模型分析不同旋转惯量和阻尼系数对系统输出特性的影响。在此基础上，结合同步发电机（synchronous generator， SG）功角特性曲线和频率振荡曲线设计出旋转惯量和阻尼系数的自适应控制策略，该控制策略通过引入惯性环节以较好地匹配储能装置的动态特性。最后，通过MATLAB/Simulink仿真软件对比分析了所提控制策略和传统的VSG恒惯量和阻尼控制，结果验证了所提控制策略的正确性。     

小像元红外探测器读出电路设计研究

介绍了基于SMIC 0.18 μm 3.3 V工艺设计研究的第一款小像元红外探测器读出电路,间距10 μm,规模1024×1024。文章详细介绍了像素输入级以及列级、输出级运放的设计,为提高线性摆伏,设计选用了低阈值NMOS管nmvt 33,仿真分析证明低阈值管nmvt 33的噪声性能优于普通管n 33；版图设计对关键信号线和敏感点采取隔离处理措施,对像元间串扰进行了仿真分析,有效控制了信号串扰。电路经测试使用各项功能正常,最大电荷处理能力达到4.3 Me-,动态范围≥65 dB,读出速率达到10 MHz,性能指标满足设计要求。     

一种改进的最小二乘回归子空间分割方法

最小二乘回归(LSR)算法是一种常见的子空间分割方法，由于LSR具有解析解，因此它的聚类性能较高。然而LSR算法是应用谱聚类方法聚类数据，谱聚类方法初始化聚类中心是随机的，会影响后面的聚类效果。针对这一问题，提出一种基于聚类中心局部密度和距离这2个特点的改进的LSR算法（LSR-DC）。在Extended Yale B数据集上进行实验，结果表明，该算法有较高的聚类精度，具有一定的鲁棒性，优于现有LSR等子空间分割方法。