半导体温差发电器的性能研究

温差发电是一种新型电能产生方式,具有绿色、安全、无噪声等特点。以F40550商用半导体温差发电器为例,在低品位热源条件下,对其性能进行了测试,并研究串并联情况下发电组件的性能,为半导体温差发电组件在低品位热源的回收及利用方面提供了参考。     

废热式温差发电器性能仿真

研究温差发电优化控制问题,温差发电技术是用回收废热转化为电能的转换器,使得温差发电运行稳定,产生大功率效能。温差发电技术涉及三大基本效应,导致其温度分布模型不清,难以实现上述目的。为了探究温差发电器的运行规律,指导温差发电器处于较大输出功率下运行,采用温差发电原理以及传热学理论,建立了一种用以求解温差发电器内部温度分布的数学模型。并以输出功率为目标函数,通过仿真计算得到温差发电器在不同工作条件下的性能特性。仿真比较发现,增强冷端散热能力是提高温差发电器输出功率的有效途径,且水冷效果相比空冷效果优势明显。实验结果可为优化温差发电器工作条件和提高其输出功率提供有价值的理论指导。     

温差发电器的设计

资源短缺是人类共同面临的棘手问题。据测算,地球上的煤可供开采100-150年,天然气可供开采50—60年,石油可供开采30—40年,其中石油稳定供给不超过20年。随着环保意识的加强,以及对传统能源未来中间匮缺的担心,充分利用现有资源和开发新能源日益受到人们的关注。因此,我们研制了一种利用大自然中广泛存在的温差进行发电的装置——温差发电器。     

二级许可证算法及其性能分析

本文简要介绍了拥挤控制中可证算法思想并分析了其存在的问题，提出了一种二级许可证动态算法。它根据最佳参数配置要求（许可证数为子网结点数的三倍）对子网中结点的许可证队列长度和子风内许可证总数进行动态的管理，以保证网络吐量的稳定。     

用于二级优化的有限搜索算法

在计算机辅助逻辑设计理论中,最小项(零多维体)的相邻度是一个基本且十分有用的概念,一系列重要的二级优化算法都是以最小项相邻度概念为基础的.本文把最小项相邻度的概念推广到任意维多维体,定义了多维体方向集概念.并利用方向集概念成功地提出了优于张弛算法的二级优化算法:有限搜索法,即有限搜索法在造价优于张弛法的前提下,求取质蕴涵项的速度比张弛法快一到几个数量级,且有限搜索法扩展了张弛法的适用范围,可以综合输入变量大于20的布尔函数.     

半导体温差模块在热缺陷监测中的应用

通过对变电站运行设备大电流回路连接点发热原因及环境的分析,提出了一种利用半导体温差发电模块结合充电泵和升压型DC-DC变换电路,以单片机测温电路为负载,采用间歇工作的方式为现场测温电路提供电源。重点解决了在半导体温差发电模块输出电压不稳定、压差较小时,DC-DC变换器超低压启动的难题,并结合实际应用环境对现场独立供电和测温装置的组成以及工作方式做了进一步探讨。     

局域网性能优化分析

计算机网络技术的高效快捷使得网络已经成为人们进行数据传输、存储和处理的一种重要方式之一,企业、政府、学校等单位为了提高工作效率,组建了接入互联网的内部局域网。如何使局域网最大程度地发挥作用,成了人们关注的焦点。本文对局域网性能优化进行了阐述分析。     

半导体制冷片制冷性能评估系统

现有半导体制冷元件评估方法成本过高,而且输入口的水温与输出口的水温不同,会使输入水与输出水的热量的损耗大小不一样;传统的测量方法中,半导体制冷片的赛贝克系数、电阻、热导是通过不同温度下的实验结果估算出来的,这样就导致在计算制冷量大小的时候不精确。为此,提出了一种通过平衡输入与输出温度来避免产生这种误差的方法。     

半导体制造系统仿真调度中的优化方法

基于仿真的调度方法通常需要进行大量的仿真或者采用好的规则以优化调度结果. 本 文建立了以减小平均在制品为优化目标的半导体制造系统的调度模型, 对模型进行分解和简 化. 把结论作为一个调度规则直接应用于仿真调度方法. 由于充分利用了系统全局的状态信 息, 可以有效地减少仿真的次数, 提高了仿真调度的优化能力.     

二级倒立摆状态反馈控制器设计优化方法

设计了一种二级倒立摆的状态反馈控制器。研究了一种基于单纯形算法的参数优化方法。首先给出了二级倒立摆系统模型并分析了系统特性,设计了状态反馈控制器,提出基于ITAE(Integrated Time&Absolute Error)性能指标应用单纯形优化方法对状态反馈控制参数进行优化设计,以快速准确地得到状态反馈阵,并利用固高GLIP2002型直线倒立摆系统进行仿真分析和二级倒立摆系统控制实验,实现了二级倒立摆优化控制。提出的一种如何寻找使系统稳定且具有较好性能的状态反馈控制参数这一控制领域重要问题的解决方法,避免了极点配置法手动试凑方法调试参数困难的问题,对非线性、强耦合运动体的控制具有理论意义和应用价值。     

基于SQL数据库的性能优化问题分析

随着数据库应用系统中数据的增加,效率是将是数据库应用开发与管理过程中必须解决的主要问题。因此必须对数据库进行优化。其中既包括了对逻辑数据库设计的优化、物理数据库硬件的优化、服务器硬件平台性能的优化、以及SQL语句本身查询的优化。本文通过对SQL Server数据库应用中影响效率的主要问题进行相应的分析,给出了数据库的性能优化方法,从而提高了整个数据库的运行效率。     

Sybase数据库性能优化研究

对运行于SCO UNIX操作系统上的Sybase数据库管理系统的优化进行研究。大型数据库性能的优化是实现高效率数据操作的基础,以双机双工计算机系统为运行环境,研究了Sybase数据库管理系统在运行环境层、服务器层、数据库层、应用层等方面的性能优化解决方案,以实际的应用为背景,分析讨论了Sybase数据库性能优化的原理和方法。实践证明,经过优化的Sybase数据库可提高约20%-30%的运行效率,取得了良好的应用效果。     

基于规则的软件体系结构层性能优化模型

针对大多数基于规则的软件体系结构层性能优化方法在优化过程中未充分考虑规则的使用次数和使用顺序而导致搜索性能改进空间受限,难以获取最优性能改进方案的问题,设计一种规则序列执行框架,并进一步将软件体系结构层性能优化抽象为求解最优规则序列的数学模型,以精确刻画规则的使用次数、使用顺序与最优性能改进方案之间的数学关系,为搜索更大的性能改进空间、提高优化质量提供支持。     

综合查询应用性能提升的策略

对大量数据进行查询、汇总、分析是目前大多数领导进行决策的方式,因此查询速度便成了一个急待解决的问题。该文首先讨论影响查询应用性能的因素,然后以DB2数据库为例着重从数据库的设计和应用程序的设计两个方面来讨论应用系统的性能提升。     

高速网络环境下的传输性能优化研究进展

目前,对下一代高速互联网络的研究正如火如茶地进行。然而,随着研究的不断深入,人们发现,在高速网络环境下,传统TCP存在着严重的不足,连接传输性能低下。针对这一问题,各种改善方案应运而生。本文对这些方案进行了大致分类,并重点介绍了各分类中的代表性算法,指出了其优缺点。最后,提出了几个有价值的研究方向。     

增益衰减对预失真算法的性能优化

在放大器功率增益对预失真线性化性能的影响问题的研究中,线性化技术需要更大的线性工作区域和更高的线性化性能.为提高变压器的性能,提出一种新的预失真算法优化方法,调整预失真器的应用模式,通过衰减输出功率增益扩展线性工作区域,并能实现较好的线性化性能.实验验证了上述优化方法的有效性.合理选择实际输出功率增益,利用增益衰减优化预失真算法,可以增大预失真放大器的线性工作区域,提升变压器的线性化性能.改进的优化方法为预失真技术的研究和应用提供了科学依据.     

探讨Oracle数据库性能优化策略

介绍了Oracle数据库性能优化的背景和关键影响因素,对Oracle数据库性能优化策略展开了深入的探讨。     

SDN性能优化技术研究综述

软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)是一种新兴的网络架构,完全解耦了数据平面与控制平面。控制平面集中制定并下发全网决策,数据平面单纯负责数据转发。通过控制平面的开放接口,SDN实现了网络的可编程性。在未来SDN大面积部署应用的过程中,各个平面的性能优化技术将面临诸多挑战。首先,分析了SDN架构中控制平面和数据平面的性能优化技术的发展现状。其次,总结了各平面性能优化过程中所面临的问题。最后,展望了SDN性能优化方面的未来研究趋势。     

AIX操作系统性能优化的研究与应用

随着信息技术的迅速发展,在推动社会发展的同时,也改变了人们的日常生活。AIX操作系统的性能优化,在一定程度上加快了系统的运行速度,确保了信息的安全传递,且在使用的过程中,能够凭借自身的优势在大、中、小型计算机中运行,由此受到人们的青睐。在此,本文针对AIX操作系统性能优化的研究与应用,做以下论述。     

Two-stage updating pheromone for invariant ant colony optimization algorithm

Ant colony optimization (ACO) is a metaheuristic approach for combinatorial optimization problems. With the introduction of hypercube framework, invariance property of ACO algorithms draws more attention. In this paper, we propose a novel two-stage updating pheromone for invariant ant colony optimization (TSIACO) algorithm. Compared with standard ACO algorithms, TSIACO algorithm uses solution order other than solution itself as independent variable for quality function. In addition, the pheromone trail is updated with two stages: in one stage, the first r iterative optimal solutions are employed to enhance search capability, and in another stage, only optimal solution is used to accelerate the speed of convergence. And besides, the pheromone value is limited to an interval. We prove that TSIACO not only has the property of linear transformational invariance but also has translational invariance. We also prove that the pheromone trail can limit to the interval (0, 1]. Computational results on the traveling salesman problem show the effectiveness of TSIACO algorithm.