氢分离单相V基合金膜研究进展

Pd-Ag合金膜作为分离高纯H2的金属膜目前已经商业化应用,但由于Pd-Ag合金膜的材料成本高,限制其大规模应用。 单相V基合金膜拥有比钯银合金膜更高的H渗透率、机械强度和较低的成本,且氢脆抗力较纯V得到很大提高,塑性和H渗透率也比多相V基合金膜高,因此成为替代Pd-Ag合金膜的潜在材料之一。 本文综述了氢分离单相V基合金膜的研究进展,包括V基合金膜种类及H渗透性能、微观结构对H渗透性能的影响、合金膜失效机制等,并对氢分离单相V基合金膜未来的发展趋势进行了简单的展望。     

3D封装芯片焊点可靠性有限元分析

选择工业中广泛使用的Sn,Sn3.9Ag0.6Cu钎料作为三维封装芯片键合焊点材料,采用ANSYS有限元软件建立三维封装模型,基于Garofalo-Arrhenius本构方程,进行-55～125°C热循环模拟,并通过田口法探讨封装结构和工艺参数对焊点的可靠性影响.结果表明,Cu柱与焊点接触处是整个结构的薄弱区域,在IM...     

PSO/KNN算法及其在模拟故障诊断中的应用研究

提出了一种基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）的特征提取算法,该算法以K—NN（nearest neighbor）分类正确率为评价准则,应用粒子群优化算法寻找使提取特征的K—NN分类正确率最大的转换矩阵,从而实现特征的提取。算法的特点是结构简单灵活,对数据的分布特征不敏感,适合于对模拟电路的故障特征进行提取。电路故障诊断示例证明了该特征提取算法在模拟电路故障诊断中的有效性。     

基于实测小孔的激光深熔焊接三维传热模型

激光深熔焊接的传热过程包括热传导和焊接熔池内熔融材料的对流流动.考虑了熔池的对流和材料热物性参数的温度依存性,建立了激光深熔焊接的三维传热模型,以试验所得小孔为原型;考虑了熔池中流质的轴向流动及轴向的温度变化;采用了"固液同一法",让温度低于液相线的材料粘性系数趋于无限大,而高于液相线的材料则采用实际值.采用有限单元法对模型数值求解的结果表明,激光焊接温度中的等温线为一组类似椭圆的曲线;小孔前沿的温度梯度、速度梯度大;后沿的温度梯度、速度梯度小;焊接熔池中的对流流动是在表面张力驱动下产生的.     

基于辅助光源的光纤激光对接焊镀锌钢的在线同轴监测

搭建了一个有辅助光源的光纤激光焊接质量同轴监测系统,着重研究了激光对接焊镀锌钢时的质量监测。首先利用光谱仪采集了光纤激光焊接镀锌钢的等离子体光谱分布,实验结果表明波长在430～480 nm、620～650 nm之间等离子体辐射强度较大,所以采取在滤光系统中使用绿色波段滤波片(其中心波长为532 nm)降低焊接过程中产生的等离子体对焊接质量监测的干扰;其次为了更好的采集到清晰的焊接同轴图像,在激光焊接头一侧加入一个绿色光的LED点光源,通过调整LED点光源照射角度可以实现加大焊接区域亮度,使得采集的图像质量最优。     

车辆环境中异构社交网络的框架设计与实现

针对车载社交网络(VSN)是动态变化的原因,导致车与车之间的连通性不稳定、互相通信延迟太大,提出了一种异构网络框架中的连接管理技术(connection management techniques in heterogeneous Network frameworks, CMTHNF)。它遵循异构无线社交网络,由在线社交网络(online social networks, OSN)和VSN组成,OSN和VSN可以同时存在,用于在属于不同网络节点之间进行数据交换,在预期的连接丢失以及网络性能下降的情况下,允许网络连接进行切换(即由VSN切换到OSN或由OSN切换到VSN),防止连接漏洞或流量过载,将消息从一个网络重定向到另一个网络。与传统的客户端-服务器(CS)和点到点(P2P)架构模式相比,CMTHNF框架的性能远远优于单独的VSN网络,解决了目前研究的切换不仅不能提高性能,而且会达到一个上限,不必要的切换还会造成通信延迟和资源浪费的问题。因此,在连接性和延迟方面,CMTHNF解决了VSN连接切换时性能下降和数据传播问题。     

一种新的模拟电路故障模糊集确定算法

提出了一种在模拟电路故障诊断中故障类模糊集的确定算法.该算法基于测前仿真法,不但同时适用于线性电路和非线性电路,而且可以确定元件模糊组以外的故障类模糊集.算法利用电路仿真故障特征数据计算故障的类间差异矩阵,从而完成故障类模糊集的确定.计算示例验证了该算法的有效性.     

针对恶意用户的安全聚合协议设计与实现

安全聚合协议在过去的二十年里得到了深入广泛的研究,此类协议的基本设置由多方与一个聚合器协调组成,该聚合器的目标是计算各方输入的总和,而不会泄露除聚合值本身之外的任何有关各方私有输入的信息。在现有文献中有许多安全聚合解决方案,这些解决方案主要关注数据隐私问题,即在使聚合器能够计算和显示输入总和的同时,对各方的个人输入保密;另一方面,在输入的正确性和完整性方面,假定所有涉及聚合协议的各方都是完全可信的,虽然很少有解决方案将聚合器视为潜在的恶意对手,但在本文中,考虑了恶意方的存在,他们可以发送虚假的输入,从而导致计算无用。针对恶意用户可以在不被检测到的情况下生成模型中毒或后门注入攻击,本文提出一个将用户视为潜在恶意的安全聚合协议,这种新协议允许以隐私保护的方式正确计算聚合结果。为了实现该解决方案,作者开发了一个机器学习模型的构造,在这个模型中,多方使用他们的私有局部模型参数协作来训练模型,而不向包括聚合器在内的其他各方透露这些参数,并使用了一个新设计的可编程伪随机函数,在存在潜在后门注入攻击的联邦学习场景下,将解决方案作为概念证明进行了验证,实验结果表明,所提议的安全聚合协议确实可以帮助检测后门攻击,并通过与现有的安全聚合协议比较,所拟议的安全聚合协议是目前性能较好的聚合协议,在网络安全应用中,安全聚合协议用作异常检测是可以值得信赖的。     

突发模式下h=1/8的8CPFSK信号定时估计

针对突发模式下需要快速准确的定时同步要求,提出了一种适用于h=1/8 LRC成形的8CPFSK调制信号定时估算方法.该方法在每个数据包前嵌入特定的前导字序列,通过计算信号自相关的平方和FFT变换提取出定时信息.仿真结果和DSP硬件电路测试都表明该方法可以快速准确地实现定时同步,适用于突发模式非相干解调系统.