基于BCL-ASA-BP神经网络的模拟电路板芯片故障诊断

针对模拟电路板芯片故障界定标准不明确和实现快速、准确分类困难的问题,本文提出了一种基于双元卷积Logistic原子搜索算法(Binary Convolution Logistic-Atom Search Algorithm,BCL-ASA)优化BP神经网络(BCL-ASA-BP)的故障诊断模型。首先,对电路板芯片不同状态下的温度进行采集和特征提取,并采用欧氏距离对特征进行融合,建立含有芯片故障界定标准的故障特征模型。接着,利用双元卷积Logistic映射初始化原子搜索算法的种群规模和位置,提高收敛速度和精度。然后,通过BCL-ASA优化BP神经网络寻优过程,获得最优权值和阈值。最后,将芯片故障特征模型输入到BCL-ASA-BP神经网络中进行训练和测试,完成电路板芯片故障诊断。实验采用电源电路板进行可靠性分析,结果表明,BCL-ASA-BP对芯片故障综合诊断准确率可达98.35%,较传统BP算法提升13.9%。     

音乐与建筑

我很喜欢音乐。我也知道有一句经典的话是“音乐是流动的建筑,建筑是凝固的音乐”。这正是我很长时间以来在心中感受到的。但是我想说,所有我的关于音乐与建筑的思考都是在我听到了这句话之前。老实说,我喜欢用自己的方式、不受模式规定地去思考。 很小的时候,大概6～7岁,我就常坐在电视机前看音乐会的转播,一看就是一两个小时。很多乐曲旋律并不是很美,但我却被深深地吸引了,被一些旋律以外的奇妙东西吸     

面向智能家居平台的信息物理融合系统安全

作为物联网技术的典型应用,智能家居平台正逐步走进千家万户,但其存在的安全问题阻碍了其进一步的部署.研究者对智能家居平台的安全问题研究处于起步阶段,同时大量安全威胁被迅速提出.回顾了当前智能家居平台的典型架构,并分析了其各个组成部分存在的攻击接口.在信息接口安全方面,分析了存在于如智能摄像头的图像接口与语音控制系统的对抗样本攻击问题;在云端后台安全方面,分析了执行云端智能应用时对安全规则的破坏,以及造成的隐私泄露等问题.回顾了对这些安全问题所提出的解决方案,并指出现有工作存在的问题.针对存在于智能家居中的恶意应用问题,提出了一种基于无线流量分析的第三方恶意软件检测系统,能够在不修改智能家居平台的情况下,实现对恶意应用的精准检测.介绍了该系统的相关设计方案,并在三星SmartThings平台上验证了其准确性,并针对该系统给出一个隐私保护机制.     

捷变正弦信号源波形建立时间的精确测量

针对正弦信号源捷变状态切换后的建立时间、开机后波形建立时间以及过载恢复时间等的精确测量问题,提出了一种基于局域波形四参数拟合的测量分析方法,然后将拟合模型参数拓展到全局,进而获得拟合回归波形与过渡过程波形的回归残差波形。该波形的收敛过程反映了正弦波建立过程中的残差收敛变化过程。以它为目标对象,加上主观设定的建立时间的条件判据,可以获得正弦建立时间的起始和终止两个时刻点,最终获得完整的正弦信号建立时间。在两组不同条件下的状态切换实验结果,验证了该方法的有效性和可行性。该方法也可以推广应用到脉冲调频、脉冲调幅、脉冲调相、捷变频信号的建立时间测量评价中。     

基于5G心跳包的时延统计特性与相似度分析

为研究5G业务发包模型对时延的影响,针对工业场景中常见的心跳包业务,测量无干扰的室内小基站5G网络下心跳业务在真实物理链路中的环回时延,分析心跳包时延时序包括平稳性在内的统计特性;利用OCSVM算法进行异常检测,分别提取其正常态和异常态的特征参数,得到一种时延曲线的相似度判别方法并验证了其可行性,为平稳时序的相似性研究提供一种新的思路;利用提出的相似度方法检验不同发包模型下的时延相似度,检验结果可为5G工业场景下发包模型的调整、布网等提供参考。     

广西北山铅锌矿床矿体形貌及其成矿指示

广西北山铅锌矿床是桂北地区储量最大的铅锌矿床,开采历史悠久,为矿体形貌研究提供了良好条件。基于野外地质调查和前人研究成果,认为矿床的形成先后经历了层间滑动、倾伏褶皱和断裂3个构造变形阶段。矿体形貌研究发现,矿床从南到北具有不同的侧伏向和侧伏角,南部矿体向SW侧伏、侧伏角20°;中部矿体延伸近SN向,侧伏不明显;北部矿体向NE侧伏,侧伏角为10°。矿体形貌成因类型包括岩溶型矿体(Ⅰ号矿体群)、构造-岩溶型矿体(Ⅱ号矿体群)、构造型矿体(Ⅲ号矿体群)和流体型矿体(少量小矿体)。通过矿体形貌类型、成矿构造、矿体力性、力向、力度、韵度、时空等构造成矿参数研究,综合评价认为矿区具有较好的成矿条件,矿体形貌等级达到“良好”,推测矿床形成于印支期或之前。根据矿体形貌评价结果建立找矿模式,建议矿区下一步找矿方向应在已知Ⅲ号矿体群南部深处侧伏方向以及沿NNE向F₃断层上盘或下盘寻找构造型矿体。     

柔性电化学储能器件研究进展CSCD

柔性电化学储能器件技术是支持柔性电子设备,如可穿戴设备等发展的关键技术,也是电化学储能领域中重要的发展方向。本文从柔性电化学储能器件的电极材料(碳纳米管、石墨烯、碳纸/碳纤维、织物等)、电解质(液态、固态、有机-无机复合电解质)、制造工艺(打印/涂覆/喷涂、沉积、纺织)及具有不同附加功能特性的新型柔性电池等方面对柔性电化学储能器件关键组元和技术的发展情况进行了综述。总体而言,作为处于研究起步阶段的技术,柔性电化学储能器件技术的主要发展方向在于在保证与应用情景(柔性、弯折等)相适应的力学性能的前提下,改善器件的功能特性(质量/体积能量密度、质量/体积功率密度、循环寿命、稳定性)与工业规模化生产适宜度。作为兼具结构-功能特性,应用前景广阔的储能技术分支,可以预见,柔性电化学储能器件技术在今后相当长的一段时间之内将持续为众多研究者所关注,并不断取得研究进展。     

一种射频功放“谐波+互调”复杂非线性测量方法

提出了一种针对射频功放在调制信号激励下的"谐波+互调"复杂非线性测量方法。利用超低占空比Pulsed-RF信号驱动SRD脉冲发生器,该方法能够获得一种特殊的脉冲序列作为相位参考信号,并用于构建新型的非线性矢量网络分析仪NVNA测量装置。该相位参考信号能够在原有的各次谐波频点附件生成大量高频谱分辨率的调制谱线,从而保证NVNA实现"谐波+互调"复杂非线性的测量表征。实验表明,该方法在各次谐波频段可测量不少于180个有效频点,相位谱测量准确度可以达到±1°,能够获得射频功放在调制信号激励下的时频域行为特性。     

某焦化生产场地典型污染物的垂向分布特征

在西南某焦化场地采集了18个土壤剖面样和1个表层样,利用GC-MS等对土壤中的总氰化物、重金属、总石油烃和多环芳烃进行了定量分析,并研究了其在0~1 m深土壤剖面中的垂向分布特征。结果表明：① 在预计可能存在污染的推焦线路附近,焦油回收点、机械化澄清槽和硫铵、粗苯生产设施附近以及焦油车间沥青传送带附近土壤中,污染物均有超标;② 与对照点G20的土壤背景值相比,该焦化厂区域表层土壤中总氰化物、重金属、总石油烃和PAHs均有检出,且超过A级检测标准,说明焦化厂表层土壤已受到污染;③ 该焦化厂生产中废水、废气及废渣的长期渗漏、沉降和淋溶造成了0.5~1.0 m土壤的污染;④ 该焦化厂区域的土壤中总氰化物、总石油烃、总PAHs和苯并\[a\]芘的污染较严重,且部分样点底层（1.0 m）土壤中的浓度较高,说明在深层土壤可能存在更严重的污染。因此该区域土地在重新开发规划其他用途时,需要考虑土壤修复的深度以及地下水的修复。     

本征正交分解在数据处理中的应用及展望

本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)是对高维复杂非线性系统进行降维处理的有效方法之一.本文对POD方法在一系列实际工程领域降维中的研究进行了综述.首先简要介绍POD方法的发展历史,简述POD方法分类,随后详细列举POD方法在粒子图像测速(Particle Image Velocimetry,PIV)技术、计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)数据处理中的应用.对比了POD方法和动态模态分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)方法在实际工程应用中各自的优缺点,结果表明在流场稳定脉动时可采用DMD方法,而其他随时间变化的流场采用POD方法更合适.最后对POD方法的发展尤其是在人工智能领域的应用做出展望.