一阶双曲构建Hill密码及计算机模拟

讨论用PDEs构建Hill密码的方法。以一阶线性非齐次双曲方程混合问题的形式给出加、解密问题的模型,由差分格式算法设计可用于加、解密的矩阵方程。改进的Hill密码系统中,矩阵变化多样、密钥空间大且便于传输和管理。用MatLab编制软件实现加、解过程并对部分结果进行分析。     

掺钕单模光纤激光器的调Q实验研究

采用连续运转Ar+激光器5145 Å输出波长光作为泵浦源,采取端泵浦的平凹光学谐振腔结构,用光学斩波器作为Q开关,建立了掺钕单模光纤激光器的调Q实验装置,对这种激光器的调Q特性进行了实验研究和讨论。     

光伏直流变压器不闭锁零电压穿越策略

针对中压直流系统双极故障下光伏直流变压器的低电压穿越问题,首先基于双有源桥和全桥隔离电路的子模块拓扑结构,分析光伏直流变压器正常运行时最大功率点追踪控制的快速实现方案。然后利用光伏电池板输出特性,提出光伏直流变压器不闭锁穿越策略,该策略对故障时长不敏感,可实现严重故障下的零电压穿越。进一步,针对故障穿越暂态过程中的过电压及子模块不均压问题,提出多控制策略间的平滑切换方案,有效降低暂态过程中的过电压现象,改善子模块间的均压效果。最后在MATLAB/Simulink环境中搭建仿真模型,验证所提策略的有效性。     

耦合时序特征分解筛选的大坝变形分析模型

高精度的变形预测对大坝安全运行和长期维护具有重要意义。针对当下方法预测精度低、数据信息挖掘不充分的问题,通过将变形序列进行变分模态分解,构建大坝变形影响因子与分量之间的关系,进而搭建不同结构参数的长短期记忆神经网络,最终提出了一种大坝变形分析模型。该模型综合灰狼算法、最小能量误差标准、最小冗余最大相关性方法等策略,从前端分解、信息提取和时序预测三方面对模型进行了改进,实现了最优化建模。实例分析表明,相较于常规监控模型,所提出的变形分析模型能够准确模拟坝体形变过程,具有较高的预测精度和泛化性能,可以为大坝变形安全分析提供参考。     

基于IDE-BPNN的快速反射镜迟滞建模

由压电陶瓷驱动的快速反射镜(FSM)现已被广泛用于自适应光学系统的执行环节,为了对其迟滞效应精确建模,该文提出了一种针对FSM的IDE-BPNN建模方法。基于Madelung法则以最小二乘法构建称迟滞算子作为迟滞运动的基本描述,扩展训练用的数据集,并采用改进的差分进化算法(IDE)对BP神经网络(BPNN)进行训练。实验表明,当输入30 Hz衰减的正弦信号时,IDE-BPNN模型的单轴最大误差为0.745μrad,归一化最大误差为0.87%,归一化均方根误差为0.36%。相较于最小二乘建模法,相对于最小二乘模型误差大幅缩小,有较好的使用价值。     

一种基于STM32的ADC数据采集系统设计

电池管理系统芯片是当前的主流芯片之一,其中ADC模块发挥着重要的作用。ADC静态参数中的INL和DNL是测评ADC性能的重要指标,但使用专业设备测试INL和DNL成本过高,因此开发价格低廉的测试板替代专业设备的需求日益显著。为此,文中设计一种价格低廉的ADC静态参数测试系统。首先,阐述测试系统的基本实现原理;然后,从硬件系统和软件系统两个方面进行具体设计。实验测试结果表明,所设计系统可靠性高且成本低廉,可用于电源管理芯片ADC模块的INL和DNL参数测试。     

考虑车主多模式需求响应模糊意愿的优化调度策略

现代电动汽车(electrical vehicle, EV)用户需求响应具有多样性和意愿模糊性的特点,当实施单一激励政策时,EV响应将达不到预期效果。为此,提出了考虑车主多模式需求响应及其模糊意愿的含EV微电网的主从博弈优化调度策略。微电网主体针对净负荷制定多模式动态电价激励政策,引导EV在多模式电价中做出选择,促进EV有序充放电,实现其净负荷均方差和运行成本最小。车主从体基于模糊逻辑推理意愿决策,响应多模式动态电价,极小化车主成本。采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解优化模型,获得最优多模式动态电价和EV充放电策略。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于多变量形态学特征的健康老年人认知发展预测算法

由于体积、表面积等常规形态学指标对于皮层下核团而言过于笼统,因此传统的形态特征获取手段难以检测到其表面形态的细微变化。为解决这一问题,本文提出了一种针对皮层下核团的精细特征提取算法,并将其应用到老年人认知状态预测任务上。通过表面共形参数化、表面共形表示和基于互信息的表面流配准,提取了46名被试双侧海马和杏仁核各15 000×2个顶点上的形态学特征;通过斑块选择、稀疏编码与字典学习,和最大池化的降维流程,避免了维度诅咒的同时充分保留了核团的纹理信息;最后,以树为弱学习器,采用GentleBoost算法集成了最终的强分类器做认知预测。结果显示,仅纳入海马和杏仁核两个皮层下结构的新颖特征,即可达到85%的预测准确率,为皮层下结构的精细特征发掘提供了新思路。     

集群环境中微服务容器资源特征分析及优化

在集群环境中部署微服务已经成为微服务部署的重要方式.由于不同种类服务对于CPU、内存、磁盘等资源的需求不同,导致集群中的节点产生资源碎片、出现资源消耗倾斜.如何提高集群资源利用率、降低集群能耗,成为继保障服务级别协议(service level agreement, SLA)之后的重大挑战.本文以阿里巴巴集团2021年发布的近两万个微服务的详细跟踪为数据样本,从容器资源使用情况、节点部署特征和资源消耗偏好等多个维度出发,分析其集群资源消耗特征,发现集群中出现了资源消耗倾斜的情况.通过进一步分析节点中容器部署情况发现容器资源分配不合理加剧了这一现象.基于此我们提出了一种使用深度双Q网络的模型,依据上游服务资源需求的实时变化,对容器资源分配进行优化.对比实验结果表明该方法可以在保证服务SLA的情况下有效提高容器资源利用率,改善节点资源消耗倾斜的情况.     

960～1400 MHz宽带功率放大器设计

基于横向扩散金属氧化物半导体（LDMOS）器件,研制了一款应用于L波段的宽带射频功率放大器。该放大器共由2级放大级联组成,为了实现宽带以及良好的输出驻波,末级功放采用平衡式拓扑电路结构;级间匹配网络使用微带线及电容混合匹配方法实现宽带匹配。最终实测数据如下：频率覆盖0.96 GHz～1.4 GHz,功放整体输出功率达到50 dBm(100 W),功率增益大于30 dB,效率大于45%。功率回退8 dB,输出功率42 dBm时,邻信道功率比（ACPR）为-40 dBC。指标表明功放模块能够很好地应用于雷达和无线通信发射机中。