栅元有效共振积分的CUDA算法设计与实现

核反应堆中需要实时精确地计算堆芯和增殖材料的有效共振积分或群截面来实现反应堆的安全控制。整个计算过程因为涉及大量的积分运算和庞大的核素截面数据,采用常规的计算方法,计算时耗相当大。基于统一计算设备架构(CUDA)平台,利用图形处理器(GPU)的计算能力,对整个计算过程进行并行化分解,多线程同时运算,大幅度提升计算速度,降低时耗。实验结果表明,在GPU上并行计算所得结果与原始数据没有明显差异,且加速效果显著。     

Composite adaptive dynamic surface control using online recorded data

This paper presents an online recorded data‐based design of composite adaptive dynamic surface control for a class of uncertain parameter strict‐feedback nonlinear systems, where both tracking errors and prediction errors are applied to update parametric estimates. Differing from the traditional composite adaptation that utilizes identification models and linear filters to generate filtered modeling errors as prediction errors, the proposed composite adaptation integrates closed‐loop tracking error equations in a moving time window to generate modified modeling errors as prediction errors. The time‐interval integral operation takes full advantage of online recorded data to improve parameter convergence such that the application of both identification models and linear filters is not necessary. Semiglobal practical asymptotic stability of the closed‐loop system is rigorously established by the time‐scales separation and Lyapunov synthesis. The major contribution of this study is that composite adaptation based on online recorded data is achieved at the presence of mismatched uncertainties. Simulation results have been provided to verify the effectiveness and superiority of this approach. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于矿压监测动态特征的瓦斯突出预警系统设计

根据采煤工作面突出灾害发生规律与动态安全信息采集技术,设计了采煤工作面基于矿压监测动态特征的瓦斯突出预警系统。该系统能够自动获取海量矿压监测实时数据,实现了采煤工作面煤与瓦斯突出危险性的智能分析与实时预警,同时还具备日常矿压数据资料高效管理功能。系统在现场试验中取得了较好的应用效果。     

浅谈电子政务中网络与信息系统运维服务外包的科学管理

电子政务运维服务逐步开展的同时,为政府部门及相关企事业单位带来一系列管理上的困惑与难题。该文从实际操作角度出发,把握网络与信息系统运维服务外包的重要环节,从必要性、管理架构、适度预算以及绩效考评的角度做浅显探讨。     

基于含DSP的ARM嵌入式指纹识别系统的设计与实现

对指纹识别电子产品开发半台进行了分析研究,设计了含DSP的ARM嵌入式指纹识别电子产品技术框架结果及其软件流程、数据库模块,并以eVC4．0为工具进行VC＋＋编程,实现了含DSP的ARM嵌入式指纹识别系统的识别方法。系统容易扩展对外部数据的存放需要,适合需要存储大量指纹特征库场合的应用需求。     

兆瓦级永磁直驱无传感器风力发电系统仿真

研究永磁发电机优化控制保障可靠性问题,永磁直驱风力发电系统中,测速码盘容易受到干扰易出故障.采用双向PWM变换器结构,根据永磁同步电机的数学模型,为了克服传统发电效率低的问题,提出了一种基于滑模观测器的无速度传感器策略,对兆瓦级永磁同步发电机的速度和相位进行观测,并对该发电系统机侧变换器采用转子磁链定向矢量变换控制技术,网侧变换器采用电压电流双闭环控制策略,最后运用MATLAB平台对上述模型进行仿真,结果表明控制策略能独立控制PMSG的有功和无功电流,具有良好性能,可为设计提供依据.     

基于Matlab串口中断通信的温度监测系统

基于某食品加工严格控制温度的需求,提出温度监测系统的总体设计方案,介绍在Matlab环境下串口中断通信的特点,详细描述基于事件驱动的串口中断通信的方法和步骤,最后给出具体的编程方法,并就如何修改回调函数提出几个需要关注的问题。该方法实用可靠,已成功应用。     

基于谱相关和RBFNN的调制识别算法

根据谱相关函数理论,对常用通信信号的谱相关函数和谱相关平面图的分析,提取4个可用于调制信号识别的谱相关特征参数.分类器算法采用改进的RBF神经网络.利用提出的联合特征参数和分类器算法能动态识别信号的调制方式.仿真结果表明,该算法在不增加算法复杂度的前提下,在低信噪比下能够取得较高的正确识别率.     

ACO—BP在神经网络训练中的研究与应用

针对神经网络收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,可将蚁群算法与人工神经网络相融合的方法来解决,但容易出现训练时间与训练精度、泛化能力之间的矛盾.为解决上述矛盾,提出将蚁群优化算法与反向传播算法相融合共同完成神经网络训练的方法.算法首先采用蚁群优化算法对网络权值进行整体寻优,克服反向传播算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优的权值为初值,采用反向传播算法做进一步的寻优,克服单一训练网络时间较长、精度不高的缺点.最后对ACO-BP与反向传播算法进行了比较,给出两种算法在不同隐结点数目下的检验误差值和两种网络在矿选指标中的应用效果.通过对实验结果的分析.表明ACO-BP算法要优于反向传播算法.     

可重构板级支持包的设计与实现

针对传统板级支持包(BSP)的弊端,设计了一种模块化、层次化的可重构BSP,提高了BSP的开发效率,降低了开发难度,最后以课题实例加以说明和验证.