基于 ATE 的 FPGA 器件测试方案研究磁

在 FPGA 器件的测试领域,由于通用 ATE 的局限性,需要为 ATE 设计 FPGA 配置板。然而目前行业内通用的配置方案测试效率低、可移植性差,给 FPGA 器件测试程序的开发和测试都带来了很多不便。论文提出了一种新的 FP‐GA 多重自动配置技术,设计采用 FPGA 作为主控制器,大容量 FLASH 芯片用于存储目标 FPGA 的配置数据,具有大量存储、调取灵活、配置快速等优点,实现了 Xilinx 公司绝大部分不同型号的 FPGA 器件的多重、自动、快速重配置,有效地解决了原配置方案的弊端,提高了 FPGA 测试的效率。     

计及用电行为模式的区域商业建筑负荷预测方法

为充分利用智能电表采集的细粒负荷数据并提高区域商业建筑负荷预测的精确度,提出一种基于用电行为模式的区域商业建筑负荷预测方法。首先,基于均值方差归一化方法对采集到的负荷数据进行标准化处理,通过肘方法确定聚类数目后进行k-Shape聚类,实现区域商业建筑负荷不同用电行为模式的提取;其次,针对大规模商业建筑负荷预测问题,考虑区域内大量商业建筑负荷预测时耗费大量内存资源却难以实现较准确预测问题,提出一种改进的Informer模型,该模型通过聚类算法识别具有相似用电行为模式的商业建筑,并充分考虑智能电表采集的异常负荷数据对模型训练结果的影响,能够良好的解决大规模商业建筑负荷预测精度不高问题;最后,采用加利福尼亚州商业建筑负荷进行实验,实验结果表明所提方法能够有效提高区域商业建筑负荷预测精度。     

响应面法微波降解EGCG制备EGC研究

目的 为探究微波降解EGCG方法制备EGC的效果,以EGC得率最大化为目标,探究微波降解的最佳工艺参数,并建立反映各参数间关系的二次多元方程模型。方法 本研究采用EGCG溶液为原料,运用微波加热降解EGCG制备EGC,通过梯度设置EGCG浓度、微波时长、微波强度三个工艺参数,进行单因素实验、响应面分析及最佳工艺组合验证实验,优化确定EGCG微波降解制备EGC的最佳工艺参数。结果 综合单因素实验及响应面分析,得到的最佳微波降解参数为：EGCG浓度5mg/ml、微波时长3.5min、微波强度为400W,且利用响应面法建立了EGC得率(Y)与EGCG浓度(A)、微波时长(B)、微波强度(C)的二次多元方程模型：Y=59.52+8.38*A+5.38*B+3.53*C-4.04*AB+6.92*AC-9.19*BC-9.99A2⁺0.0786*B2^-15.36*C2^,模型中,EGC得率最高可达62.08%。对最佳微波降解工艺参数进行验证实验,EGC得率为63.40%,与模型预测值接近。结论 运用微波降解EGCG制备EGC具有操作简单,可行性高的优势,且EGC得率稳定性高。     

劝导技术及其设计评估的分析

劝导技术是利用计算机、设备及应用软件来影响人类想法及行为的技术。该文对劝导技术的发展及其现状进行了综述,并着重对劝导技术的可信度及其三类劝导技术应用结果通过心理学的角度进行了分析。系统生命周期是现代设计方法理念的一个重要概念,该文介绍了系统生命周期,并介绍了基于系统生命周期中的劝导技术的设计评估行为。该文为劝导技术产品研究设计分析提供了系统的理论的指导。     

基于功耗和核温度信号的CPU芯片强制散热控制

基于传统单输入单输出系统的CPU芯片散热控制方法存在控制效果滞后、波动大、耗能高的问题,难适应未来多核高主频芯片的散热要求.引入芯片功耗非线性前馈和核温度跟踪以及表面温度反馈等措施,代替传统的核间温度比例跟踪控制策略.采用实测所得的温度和功耗数据,就传统方法和新方法的控制效果进行了数值计算的仿真和分析.结果验证:相比于传统方法,功耗前馈和多温度PID结合的CPU芯片散热控制策略不仅散热效果更好、耗电较少,而且具有参数可变、适应性强的优点,具有正确性和可行性.     

TURBULENCE TRANSPORT OF SURFACTANT SOLUTION FLOW DURING DRAG REDUCTION DEGENERATION

Turbulence transport of surfactant solution flow during drag reduction degeneration is investigated experimentally in a two-dimensional channel.Particle Image Velocimetry (P1V) system is used to take t...     

“以赛促能”实践教学模式的分析研究

提出了将学科竞赛融入“以赛促能”的实践教学模式,对该模式的特点进行了分析总结.该模式具有综合性、协作性、过程性、独立性、创新性和竞争性等特点,能够提高学生综合运用多种知识的能力、团队协作能力、实践动手能力、独立学习能力、创新思维能力,提高学生的心理素质,对提高教师水平、促进教学改革、形成优良学风也有积极作用.     

基于结构继承的贝叶斯网结构学习优化设计

采用遗传算法建立贝叶斯网络的优化学习结构,一直是贝叶斯网络研究倍受关注的课题.传统遗传算法的个体设计存在需要反复进行无环性检验的问题,降低了进化效率.针对这个问题,提出一种新的个体编码方式.考虑到进化过程中家族得分的可继承性,提出基于家族继承的结构评分改进算法,进而设计相应的改进遗传算法.实验结果表明,改进算法在BN建网精度与效率上都得到明显提升.