一个基于主动网络的大规模可靠组播协议的设计和实现

本文提出一个基于主动网络的大规模可靠组播协议LARMP(Large-scale Active Reliable Multicast Protocol),它较全面地解决了NACK/ACK (Negotiate Acknowledge / Acknowledge Implosion)风暴、选择重发、分布恢复负担、拥塞控制、健壮性这五个Internet上的可靠组播面临的关键问题.LARMP采用一个由四级主动路由器支持的主动组播树结构,利用组播树中的主动路由器实现动态主动组播树的建立和维护、NACK抑制、NACK/ACK聚合、缓存数据报文并为组播树中报文丢失节点恢复报文、及时检测网络拥塞并反馈给发送者以便其调整发送速度等功能.实验测试表明LARMP具有良好性能.     

局域网仿真技术的发展

介绍了一种传统局域网接入异步转移模式（ＡＴＭ）网中广泛使用的技术——局域网仿真（ＬＡＮＥ）,从ＬＡＮＥ的基本思想、ＬＡＮＥ１．０和ＬＡＮＥ２．０三个方面进行了论述。说明ＬＡＮＥ既可以保护现有局域网的资源,又能享受ＡＴＭ的高带宽优势,是一种具有生命力的技术。     

施工中常见的管件质量问题及解决方法

在石油化工管道施工及生产过程中,遇到管件（尤其是三通、弯头及大小头）的质量问题不少,有的甚至酿成了大事故。作者结合工作实践,对管件存在的质量问题、造成质量不好的原因及防止措施,进行了比较详细的论述。     

BP网络在优化精轧AGC硬度系数中的应用

武钢热轧1700 mm生产线经过2009年的技术改造后,精轧F1~F7的压下部分设备全部更换为电动和液压混合控制。为了提高精轧AGC控制的水平,应用BP网络的理论对AGC厚度模型进行自学习,通过实时数据的统计和分析,证明BP网络的理论对提高带钢的厚度精度有明显的效果。     

亮度—梯度联合约束的车牌图像超分辨率重建

目的 受成像距离、光照条件、动态模糊等因素影响,监控系统拍摄的车牌图像往往并不具备较高的可辨识度。为改善成像质量,提升对车牌的识别能力,提出一种基于亮度与梯度联合约束的车牌图像超分辨率重建方法。方法 首先充分结合亮度约束和梯度约束的优势,实现对运动位移和模糊函数的精确估计;为抑制重建图像中的噪声与伪影,基于车牌图像的文字化特征,进一步确定了亮度与梯度联合约束的图像先验模型。结果 为验证该方法的有效性,利用监控系统获得4组车牌图像,分别进行模拟和真实的超分辨率重建实验。在模拟实验中将联合约束图像先验重建结果与拉普拉斯、Huber-Markov（HMRF）以及总变分（TV）先验的处理结果进行对比,联合约束先验对车牌纹理信息的恢复效果优于其他3种常见图像先验;同时,在模拟和真实实验中,将本文算法与双三次插值、传统最大后验概率、非线性扩散正则化和自适应范数正则化方法的超分辨率重建结果进行比较,模拟实验的结果表明,在不添加噪声情况下,该算法峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标分别为35.326 dB和0.958,优于其他4种算法;该算法在真实实验中,能够有效增强车牌图像纹理信息,获得较优的视觉效果,通过对重建车牌图像的字符识别精度比较,本文算法重建结果的识别精度远高于其他3种算法,平均字符差距为1.3。结论 模拟和真实图像序列的实验结果证明,基于亮度—梯度联合约束的超分辨率重建方法,能够降低运动和模糊等参数的估计误差,有效减少图像中存在的模糊和噪声,提高车牌的识别精度。该算法广泛适用于因光照变化、相对运动等因素影响下的低质量车牌图像超分辨率重建。     

用半桥驱动器IC设计的高性能电子镇流器电路

利用高压高速自振荡半桥驱动器IC设计荧光灯交流电子镇流器,不仅工作频率可任意编程,无需脉冲变压器驱动功率开关,而且可利用少量的元件,组成简单的拓扑或闭环控制电路,获得所必需的功能。本文介绍两种利用IR系列半桥驱动器IC设计的高品质荧光灯电子镇流器电路,以起到抛砖...     

嵌入邻域变异策略的量子灰狼优化算法

针对灰狼优化算法寻优过程中易陷入局部最优、种群资源利用不充分等不足,提出一种嵌入邻域变异策略的量子灰狼优化算法(Neighborhood Mutation Quantum Grey Wolf Optimizer, NMQGWO).首先,利用量子旋转门更新机制提升灰狼种群的初代多样性.其次,引入非线性惯性权值以提升算法寻优收敛速度并保障算法对全局最优值的搜索能力.最后,嵌入邻域变异策略防止因种群多样性逐步贫化而造成算法陷入局部极小的现象.将NMQGWO算法与其他4种算法针对6种标准测试函数进行仿真对比实验,结果表明,NMQGWO算法的收敛精度和收敛速度优于其他算法,验证了改进策略的有效性.     

盆架型压电平面电机响应面法动力学特性优化

为解决压电电机定子在设计过程中存在的定子结构尺寸难以拟定、驱动足激励变形难以最大化以及进行多目标设计时难以求得全局最优解等问题,以盆架型压电电机定子为研究对象,在以有限元法构造定子参数化模型的基础上,利用模态置信准则(modal Assurance Criterion,MAC)进行定子工作模态的筛选与捕获,采用中心复合设计法(Central Composite Design,CCD)生成采样计算点,结合克里金法(Kriging Method)搭建相关特征结构尺寸参数的响应面优化模型,并运用多目标遗传优化算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)在基于响应面模型所得的设计空间内进行最优解的全局搜索。通过定子谐响应分析得到弯-纵振频差相对于“试凑法”所得结果下降30%,且无明显干扰模态,由此验证了优化模型的正确性。瞬态分析结果表明定子驱动足的x方向位移为6.4μm,y方向位移为5.48μm,z方向位移为6.16μm,各相位移均有明显增长。说明根据优化设计得到的定子驱动足位移更大,三相工作模态更接近,电机运行更加平稳。     

Disordered wall arrays by photo-assisted electrochemical etching in n-type silicon

The fabrication of ordered, high aspect-ratio microstructures in silicon by use of photo-assisted electrochemical etching is an important technology, where voltage and current density are significant factors. In this paper, disordered walls appear in 5-inch n-type silicon wafers when a large current density is used. Based on the theory of space charge region, these disordered walls are caused by the contradiction between the protection from dissolution by a high applied voltage and the dissolution by a high current density. To verify this point, wall arrays were fabricated at different applied voltages and current densities. Moreover, the critical voltage was kept constant and different current densities were applied to obtain conditions for avoiding disordered walls and achieving uniform wall arrays. Finally, a wall array with a period of 5.6μm and a depth of 55μm was achieved at an applied voltage of 3 V and a monotonically increasing current density ranging from 22.9 to 24.5 mA/cm².