多总线接口信号处理SoC虚拟验证平台的实现

多总线接口信号处理SoC芯片是以信号处理DSP为核心集成了多个总线接口的片上系统,该SoC涉及的总线协议众多,验证复杂、工作量大,验证将是该SoC芯片开发的瓶颈。为了缩短多总线接口信号处理SoC芯片的开发周期,提高该SoC芯片的一次流片成功率,必须采用更为可靠和有效的验证方案。以SoC验证流程及方法为指导,重点介绍了多总线接口信号处理SoC虚拟验证平台的构建和具体实施。验证结果表明,该验证平台能高效、全面验证芯片功能,提高了芯片验证效率,缩短了整个芯片开发周期,为芯片的成功投片提供了可靠保障。     

Ultra-low power dissipation of improved complementary pass-transistor adiabatic logic circuits based on FinFETs

With the technology scaling down, low power dissipation has become one of the research focuses in the field of integrated circuit design. Various types of adiabatic logics have been invented for low-power applications. However, the expanding leakage current degrades the performance of conventional adiabatic logics. In this article, a novel improved complementary pass-transistor adiabatic logic （ICPAL） based on fin-type field- effect transistor （FinFET） devices with ultra-low power dissipation has been presented. The proposed ICPAL takes full advantage of different FinFET operating modes, that is, shorted-gate mode, independent-gate mode, and low-power mode, to make a tremendous reduction in power dissipation. For explication and verification, the power dissipation of different ICPAL standard cells has been investigated and compared with other types of adiabatic circuits based on FinFETs. The results show that the ICPAL circuits have ultra-low power dissipation in a wide range of clock frequencies（30-800 MHz） under the condition of similar number of transistors, and the average reduction in power dissipation is about 23.1%, 75.0%, and 50.0% relative to 2N-2N2P, improved pass- transistor adiabatic logic, and complimentary pass-transistor adiabatic logic, respectively. Furthermore, ICPAL supports a better pre-evaluation of system power dissipation in VLSI design and has an intrinsic characteristic for the resistance to some types of side channel attacks.     

力车内胎接头机的改进与发展

对力车内胎热接头工艺的两种进刀方式进行了对比，分别介绍了它们的优缺点，并介绍了针对它们的缺点进行改造后发展出的新接头设备。     

水中运行设备共振幅频特性研究

在水力机械等淹没水中设备的运行中,常遇到剧烈振动造成设备损坏等故障,多认为由共振引起。本文首先对单自由度简谐振动系统自由振动、强迫振动方程的稳态振动解进行无量纲化处理,计算出不同阻尼比条件下的共振频率比、共振幅值比,发现阻尼比、共振频率比、共振幅值比三者之间存在一一对应的单调变化关系,并据此提出了分别测量设备在水中及空气中的自由振动频率,假定空气中自由振动频率为设备固有频率,再依次确定水中阻尼比和共振幅值比的反求式估算方法。本研究采用敲击法进行了混流式水轮机模型转轮水中及空气中自由振动频率测试,发现其水中自由振动频率比空气中低,其水中一阶自由振动频率与空气中一阶自由振动频率之比约为0.758~0.872;如假定该值为水中自由振动频率比,可计算出相应的水中阻尼比为0.652~0.490,共振幅值比约为1.01~1.17。本研究还进行了中间固定两侧悬臂梁在空气及水中的真实共振试验,在两侧悬臂梁计算固有频率附近均发生明显共振,发现水中共振频率比空气中明显降低,用反求法获得的水中共振幅值比小于2,水中共振幅值对空气中初始振动幅值放大倍数也非常小,进一步说明水中共振时对激振幅值的放大作用非常有限。     

分段对称反向高斯-约当消元法及其应用

求解变系数方程的高斯消元法与高斯-约当消元法计算原理类似、问题相近,但前者计算速度高于后者.提出分段对称反向高斯-约当消元法,其中包括根据系数矩阵结构特点构成特殊增广阵,以展示和应用元素的变化规律,并分段对上下三角元素消元以大大提高计算效率.对矩阵下三角元素正向消元及对称计算可简化所有下三角元素计算,而对上三角元素反向消元可再省略所有上三角元素计算,而取倒后的对角元素作为规格化因子可大大减少除法计算.根据单位矩阵结构特点,对其规格化或对系数矩阵上下三角元素消元时均仅计算部分对角元素和下三角元素可进一步提高计算效率.所有元素均用四角规则计算而无需计算公式以简化计算和编程.新方法大大减少了高斯-约当消元法中元素的计算,且原理简单、易于编程,可快速求解各种变系数方程,还可利用元素对称性求解常系数的节点阻抗矩阵.与高斯消元法和高斯-约当消元法相比,新方法计算速度大大提高.     

基于深度学习的集群式供应链应急物资需求预测研究

在突发事件和大数据情景下,建立基于数据流模糊C均值聚类算法的集群式供应链应急物资需求重要度决策算法,有助于辨识集群式供应链子系统应急物资需求的重要程度。针对集群式供应链中各子供应链之间的耦合特性和预测指标的快速变化数据流特征,提出基于长短期记忆网络的集群式供应链应急物资需求动态预测算法,提取集群式供应链多个子系统应急物资需求参数的时序特征,动态地、分布地对互联大系统的应急物资需求不确定性进行系统辨识估计。仿真实验结果表明了基于长短期记忆网络的集群式供应链互联大系统应急物资需求动态预测算法的可行性和精确性。     

基于深度负相关学习的室内WiFi指纹定位技术

本文提出了一种新的基于深度负相关学习的WiFi室内定位模型.通过负相关学习约束,多个学习器能学习到不同的表征特性,从而有效降低模型的过拟合,并极大地提升其泛化能力.同时该模型将负相关学习方法应用到去噪自编码器和回归预测器上,并利用深度学习方法使其很好地适应随环境和时间变化的RSSI信号,提高了在长时间间隔内的定位性能.利用负相关学习方法使定位模型在初始时候的平均定位误差从1.57 m下降为0.77 m,60 d平均定位误差也仅为0.89 m,误差仅仅只增加0.12 m,验证了负相关学习能够削弱环境变化对定位的影响.     

基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测

在印刷工业生产中,针对直接使用YOLOv4网络进行印刷缺陷目标检测精度低、所需训练样本数量大的问题,提出了一种基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测方法。首先,使用了一种图像分割和随机参数变化的策略对数据集进行增强;然后,在主干网络中增加了孪生相似性检测网络,并在相似性检测网络中引入Mish激活函数来计算出图像块的相似度,在此之后将相似度低于阈值的区域作为缺陷候选区域;最后,训练候选区域图像,从而实现缺陷目标的精确定位与分类。实验结果表明：Siamese-YOLOv4模型的检测精度优于主流的目标检测模型,在印刷缺陷数据集上,Siamese-YOLOv4网络对卫星墨滴缺陷的检测准确率为98.6%,对脏点缺陷的检测准确率为97.8%,对漏印缺陷的检测准确率为93.9%;检测的平均精度均值（mAP）达到了96.8%,相较于YOLOv4算法、Faster R-CNN算法、SSD算法、EfficientDet算法分别提高了6.5个百分点、6.4个百分点、14.9个百分点、10.6个百分点。所提Siamese-YOLOv4模型一方面在印刷品缺陷检测中有较低的误检率和漏检率,另一方面通过相似性检测网络计算图像块的相似度从而提高了检测的精度,表明所提缺陷检测方法可应用于印刷质检以提高印刷企业的缺陷检测水平。     

基于Z-buffer算法优化的大型变电站场景模型快速线消隐方法

针对现有三维模型消隐方法面向大规模三维场景模型应用中存在的计算复杂、耗时长等缺陷, 本文提出了基于改进 Z-buffer 算法对大型变电站场景消隐的快速可视化方法。首先,为了简化计算,将场景模 型数据整合并重构;其次,通过透视投影变换将变电场景模型像素化;进一步,基于 Z-buffer 算法高效的像素 化计算特性提出了快速模型筛选方法,从而得到变电场景的子模型遮挡关系。最后,实验中将所得遮挡关系列 表融合现有消隐算法,结果表明本文提出的方法能够大幅度提升消隐的运算性能。