基于灰色理论的河道治理工程投资项目风险评价

运用灰色理论对水利工程投资项目所产生的综合风险进行定量分析研究,构建水利工程项目风险对应的多层次灰色综合评价模型。利用水利工程投资项目的灰色综合评价值计算其对应的各个灰类的权值,最后由最大权值判断出该河道治理项目的风险等级。同时,为投资决策人提供重要的理论依据和技术支撑。     

如何进行100G背板性能的验证

高速背板是构建高性能数据平台的关键部件。目前热门的100G网络上单对差分线的数据速率已达到了25 Gb/s甚至更高。无论采用OIF组织制定的CEI-25G-LR背板规范还是IEEE组织制定的100GBase-KR4背板规范,面临的共同挑战是如何在这么高速率下提供背板应用场合需要的传输距离。当背板加工完成以后,需要进行一系列插入损耗、回波损耗、阻抗、串扰、信号传输眼图、传输误码率等,在系统调试阶段还需要对子卡发送的信号进行验证以排除可能的信号质量问题。本文对于100 Gb/s背板开发中可能遇到的挑战以及相应的测试方法进行了详细的介绍和讲解。     

基于二重积分滑动面的Buck变换器滑模研究

利用状态空间平均方法建立了Buck变换器的数学模型,该模型考虑了电容和电感的串联等效电阻,仿真结果与电路模型的仿真结果基本一致,其准确性较高;基于该数学模型,分别设计了PID控制和PWM滑模控制,滑模控制基于二重积分滑动面,并利用了电流信息。仿真结果表明,在负载突变情况下,基于二重积分滑动面的PWM滑模电流控制具有更好的动态响应特性和稳态误差调节特性。     

改进粒子群算法在光伏阵列多峰值MPPT中的应用

在局部遮荫下,光伏阵列的P-U特性曲线存在多个极值点,常规最大功率跟踪(MPPT)算法在光伏阵列多峰值MPPT应用中将失效。粒子群算法(PSO)有良好的全局搜索能力,被应用于光伏阵列多峰值MPPT,但是PSO存在收敛精度低和收敛不稳定性的缺点。为了提高PSO算法的收敛稳定性和收敛精度,引入非线性策略对PSO算法进行改进,Matlab仿真结果表明,改进的粒子群算法在多峰值MPPT应用中可以稳定、准确的跟踪光伏阵列的最大输出功率。     

花岗岩骨料抑制碱活性研究与工程应用

本文从抑制碱活性有效性检验及评定标准入手,开展采用粉煤灰作为掺合料对花岗岩骨料碱活性抑制试验研究,分析了粉煤灰对花岗岩骨料碱活性的抑制机理,提出了花岗岩骨料在南椰Ⅱ水电工程中应用时应采取的工程措施。按照技术可行、经济较优的原则,合理选择方案,最终达到节省工程造价的目的。     

基于DSP的静电悬浮转子微陀螺测控系统

开发了一种基于数字信号处理器(DSP)的静电悬浮转子微陀螺的可视化闭环测控系统.该系统是在VC33DSP平台下,采用增量式PID算法控制器,对VC33DSP开发系统的外设A/D、D/A和PCI芯片进行编程应用.具体为使用VC++编写可视化界面,对PCI芯片编程实现DSP与PC之间通信,使用VC33DSP汇编语言编程实现数据的输入输出.经编程测试,增量式汇编函数能够有效运行,为静电悬浮转子微陀螺的悬浮、旋转等检测控制实现奠定了一定的基础.     

基于载波重组的级联逆变器功率均衡策略

PD调制策略作为多载波调制策略中应用最广泛的一种,应用于级联H桥(CHB)逆变器时存在级联单元输出功率不均的问题。针对这一问题,通过分析载波周期输出、垂直互换与级联单元功率平衡角,提出了基于载波重组的级联逆变器功率均衡策略。以四单元CHB逆变器为例,可在任意功率因数下减弱半输出周期功率不均衡程度,并在两个输出周期达到功率均衡。此外对功率均衡方案进行了优化,减少了一半的载波数量并降低了调制难度。最后通过仿真与实验对理论分析及功率均衡方案的可行性进行验证。     

使用多智能体反馈神经网络实现的数字预失真器

近年来,深度学习（Deep Learning,DL）在通信场景中的应用逐渐兴起,其中就包括射频发射机的数字预失真（Digital Predistortion,DPD）处理。然而,由于射频功率放大器（Power Amplifier,PA）固有的非线性失真和记忆效应特点,如果直接应用传统DL算法去实现DPD会出现拟合效果不佳、自适应性差等现象。针对这个问题,本文提出了一种由多智能体反馈神经网络实现的数字预失真器（Multi-Agent Feedback Enabled Neural Network for Digital Predistortion,MAFENN-DPD）,该网络引入了具有高纠错能力的反馈智能体结构,其主要特点是基于Stackelberg博弈理论去加速网络训练和收敛,同时我们还应用信息瓶颈理论指导网络超参数设计以增强MAFENN-DPD对PA记忆效应变化的动态适应能力。我们进行了一系列的实验来验证MAFENN-DPD的有效性。与使用典型前馈网络实现的DPD方案相比,基于MAFENN-DPD的方案在相邻信道功率比（Adjacent Channel Power Ratio,ACPR）指标上提高了约5 dB。同时,在没有通信过程中的大量先验知识的情况下,MAFENN-DPD实现了与使用记忆多项式方法建模的DPD方案十分接近的ACPR性能。仿真结果说明MAFENN-DPD相比传统神经网络可进一步提升ACPR性能,同时相比记忆多项式方法具有更好的自适应建模能力和通用性,并且具有多智能体反馈结构特征的神经网络未来在其他的通信场景中也具有应用推广的潜力。      

碳纤维粒子尺度对红外/毫米波复合干扰性能研究

为了研究不同尺度碳纤维粒子对红外/毫米波的复合干扰性能,利用试验样板在静态测试条件下针对不同尺度碳纤维进行红外和毫米波衰减率测试,筛选出对两者分别具有最优衰减效果的碳纤维粒子尺度。在此基础上,选择远红外和8 mm波作为衰减对象,利用烟幕试验箱动态测试并分析了具有最佳尺度特征的碳纤维在不同配比条件下对红外/毫米波的复合干扰性能。实验结果表明:碳纤维粉体对红外具有更优异的衰减效果,短切碳纤维对毫米波的干扰性能更加显著,800目、1.5 mm和4 mm是碳纤维粒子衰减红外/毫米波的最佳尺度,对应配比为22%、4%和74%时各波段的复合干扰性能最优。     

(CoFe)Se2@NC超级电容器电极材料的制备及其电化学性能

金属-有机框架(MOF)衍生的过渡金属硒化物和多孔碳纳米复合材料具有巨大的储能优势,是应用于电化学储能的优良电极材料。采用共沉淀法制备CoFe类普鲁士蓝(CoFe-PBA)纳米立方,并通过静电组装在CoFe-PBA上包覆聚吡咯(PPy)得到CoFe-PBA@PPy;通过在400℃氮气中退火并硒化成功制备了氮掺杂的碳(NC)包覆(CoFe)Se₂的(CoFe)Se₂@NC纳米复合材料,并对其结构和形貌进行了表征。以(CoFe)Se₂@NC为电极制备了超级电容器,测试了其电化学性能,结果表明,在电流密度1 A/g时超级电容器的比电容达到1047.9 F/g,在电流密度5 A/g下1000次循环后具有良好的循环稳定性和96.55%的比电容保持率。由于其性能优越、无毒、成本低和易于制备,未来(CoFe)Se₂@NC纳米复合材料在超级电容器中具有非常大的应用潜力。