让视界“活”起来——3D Vision立体眼镜深度体验

想身临其境感受《使命召唤》的震撼、《极品飞车》的爽快吗？想体验电影中子弹飞出,恐龙扑面而来的刺激吗？想观赏跃然于屏幕的立体图片吗？一套全新的3D立体显示系统就能满足你的这些幻想,这就跟随我们一起让你的视界“活”起来。     

蓝光闪耀两款BD光存储新品体验

不知道大家有没有感受到蓝光时代的逐渐来临,国内的正版蓝光影碟越来越丰富,而且身边越来越多的朋友也开始接触到了蓝光影碟。对于大多数国内用户而言,他们可能首先选择PS3作为自己的首台蓝光播放机,原因是PS3的价格作为“游戏机＋蓝光播放机”来说比较容易接受。而在PC方面,光存储厂商也不遗余力地推出蓝光新品,帮助玩家早日实现蓝光梦想。     

基于无线通信的高速饮料生产线远程监控系统研究

本文研究了一种基于无线通信技术的高速饮料生产线远程监控系统。概述了该系统对安全生产监控的积极意义,给出了该系统的整体设计方案及功能特点,提出了一种无线通信方案,开发了通信模块,设计了PLC与PC的通信接口,并在VB平台上开发了监控系统软件,实现了该系统的功能。     

让Vista系统只识别你指定的移动硬盘

第一招:在电脑旁放上几盆仙人掌,它可以有效地吸收辐射. 第二招:对于生活紧张而忙碌的人群来说,抵御电脑辐射最简单的办法就是在每天上午喝2至3杯的绿茶,吃一个橘子.茶叶中含有丰富的维生素A原,它被人体吸收后,能迅速转化为维生素A.维生素A不但能合成视紫红质,还能使眼睛在暗光下看东西更清楚.因此,绿茶不但能消除电脑辐射的危害,还能保护和提高视力.如果不习惯喝绿茶,菊花茶同样也能起到抵抗电脑辐射和调节身体功能的作用,螺旋藻、沙棘油也具有抗辐射的作用.     

整数阶Jerk模型动力学行为的研究与实现

本文对整数阶Jerk模型的动力学行为进行了研究,改变整数阶Jerk模型中的各控制参数,考察这些参数对系统的动力学行为的影响,并给出系统动力学行为随各参数变化的规律.同时提出了一种整数阶Jerk模型动力学行为的实现方法,给出了电路原理图及实验结果.结果表明,实验结果与仿真结果一致.     

基于软模法制备1-3型压电复合材料及高频医用超声换能器

高频医用超声成像技术因其高空间分辨率而被广泛应用于人体组织的精细结构观察,其中高频超声换能器的核心材料是1-3型压电复合材料。采用软模板法直接烧结了锆钛酸铅(PZT)压电微柱阵列,进而制备PZT/环氧1-3型压电复合材料,并对其进行了微观结构观察和电学性能表征。材料微观结构完整,机电耦合系数达到0.64。采用此复合材料制备了中心频率为20 MHz的高频超声换能器。采用脉冲回波法对换能器进行了性能和声场测试,并利用其对人体皮肤进行了超声成像,换能器的插入损耗、带宽分别为13.1 dB和84.2%。结果表明,软模法制备的1-3型压电复合材料能使高频超声换能器兼具低插入损耗和大带宽,这为高性能高频医用超声换能器提供了一种低成本、高效率的商业化制备方法。     

改进的免疫粒子群算法在TDOA定位中的应用

针对无线传感器网络中的TDOA节点无源定位估计中的非线性优化问题,提出了一种改进的免疫粒子群优化(Immune Particle Swarm Optimization, IPSO)的TDOA定位算法。该算法在自适应粒子群算法的基础上,引入免疫过程,增加了粒子种群的多样性,平衡局部搜索能力和全局搜索能力,有效地解决粒子易陷入局部最优问题,更快收敛到全局最优解。仿真结果表明,提出的算法相比于标准粒子群算法、自适应粒子群算法、Chan算法,当基站数量仅为4～5个、半径达到100 m时定位精度仍然较高,当加入随机噪声时,性能更加稳定,鲁棒性较好。     

基于正序阻抗幅值比的风电场送出线路纵联保护

针对风电场送出线路纵联保护在数据延时传输及异常采样数据下保护性能不佳的问题,提出了基于正序阻抗幅值比的纵联保护。通过分析风电系统送出线路发生区内外故障时正序阻抗幅值特征,得出区内外故障下双端正序阻抗幅值差异比特征不同。引入综合层次聚类(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies, BIRCH)方法剔除正序阻抗幅值序列中异常采样数据,形成不含异常采样数据的故障时间序列聚类特征,并结合双端正序阻抗幅值差异比特征,构造不受数据延时传输影响的纵联保护判据。仿真结果表明,所提出的纵联保护不受系统运行工况、故障类型、数据延时传输及异常采样数据的影响。在过渡电阻达到150  时,所提出的纵联保护仍能正确判别故障方向,具有较强的抗噪性能,适用于含风电接入的弱馈型电力系统。     

基于社团多特征融合嵌入表示的时序链路预测方法

时序动态网络在静态网络基础上综合了时间属性的概念,包含了网络结构的复杂性、动态性等内涵,是研究复杂网络链路预测问题的较优思维对象,因在现实世界中具有较高应用价值而备受关注。目前大部分传统方法研究对象仍局限于静态网络,存在对网络时域演化信息利用不充分、时间复杂度较高等问题。结合社会学理论,提出一种基于社团多特征融合嵌入表示的时序链路预测方法,该方法的核心思想是通过分析网络动态演化特性,在社团范围内学习节点的嵌入表示向量,融合多特征以衡量节点间连边的生成概率。利用网络集体影响力的方法对节点和连边的权值进行计算,基于集体影响的连边权值进行社团划分,将网络划分为若干个社团子图,得到基于集体影响的相似性指标。在社团范围内,利用有偏的随机游走,结合梯度优化的Skip-gram方法获取所有节点的嵌入表示向量,得到基于社团范围游走的相似性指标。融合节点的集体影响、社团范围节点的多个中心性特征和学习到的节点表示向量,得到多特征融合的相似性指标,3 种新指标都可以用于衡量节点之间形成连边的概率。对比基于移动平均、嵌入表示、图神经网络等经典时序链路预测方法,在 6 个真实数据集上的实验结果表明,所提基于社团多特征融合的方法在 AUC评价标准下取得更优的预测性能。     

后轴双电机扭矩矢量控制研究

车辆的横摆响应受到转向系统、悬架系统、制动系统及驱动系统影响,传统车辆主要以转向输入进行主动控制,随着线控底盘的发展,ESC、后轮转向、扭矩矢量等技术逐步参与到车辆横摆的主动控制中;相对于ESC以制动力差产生横摆力矩,扭矩矢量可在不降低总驱动力的前提下产生横摆力矩,不会引起车辆的制动效应;通过后轴双电机扭矩矢量控制（TVC）产生主动横摆力矩,旨在改善车辆横摆响应,TVC采用前馈与反馈结合控制,基于二自由度车辆模型、目标稳态增益K及横摆角速度-速度修正因子K1建立目标横摆角速度;利用车辆模型逆函数计算横摆力矩前馈值,PID计算横摆力矩反馈值,总横摆力矩转换得到左右车轮纵向力调整量;纵向力调整量与驱动力分量叠加获得左右轮总纵向力;左右轮驱动力过大时可能会受到滑移率、电机扭矩等限制,为保证横摆力矩偏差在要求范围内,需要根据限制情况对左右轮纵向力进行调整;通过仿真验证,TVC可明显改变车辆横摆响应