A pair of parallel differential magnetic‐field probes with high measurement accuracy and high electric‐field suppression ratio

Magnetic‐field probes can be used for electromagnetic interference measurement of high‐speed circuits. The main magnetic probe performance includes sensitivity, spatial resolution, electric‐field suppression ratio (EFSR), and measurement accuracy. In this article, a pair of differential magnetic‐field probes is proposed to improve measurement accuracy without reducing sensitivity. The proposed differential probes consist of two asymmetric loop probes, which are designed in the same plane and separated by a row of periodic vias. The proposed differential probes are fabricated under PCB process. High accuracy can be achieved by measuring difference between outputs of the two probes. In addition, EFSR can be improved by size optimization of the differential magnetic‐field probes. Simulation and measurement results show the operating bandwidth is from 100 MHz to 12 GHz, the measurement error is 3.4% and the EFSR is about 40 dB. The proposed probes have higher measurement accuracy and higher EFSR than the conventional single probe, and larger operation bandwidth than the stacked differential probes.     

基于互信息F统计量特征选择技术的地基气象云图分类

在地基气象云图的云状(云类)识别研究中,基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)描述子的特征选择技术由于它的简单性和有效性成为最通用的方法.然而,LBP特征的高维特性使得云状识别的性能和计算开销不能令人满意.为此,本文提出一种基于互信息构造的F检验统计量的LBP特征选择算法,可以实现高维LBP特征的有效降维,同时保证云状识别的准确性,极大减少了特征选择过程的计算开销.     

快速卷积算法的综述研究

卷积神经网络是深度学习算法应用最广泛的方向之一,目前卷积神经网络的应用不仅仅是停留在科技领域,已经扩展到医学、军事等领域,并且已在相关领域发挥着巨大的作用。卷积是卷积神经网络中最为核心的一部分,卷积运算占整个网络70%以上的时间,所以针对卷积运算的加速研究就显得十分重要。首先介绍近年来的卷积算法,并对其复杂度进行分析,总结了这些算法各自的优点和不足,最后对其理论研究和应用领域可能存在的突破进行了探讨和展望。     

基于改进A*算法室内移动机器人路径规划

A*算法常用于二维地图的路径规划,但是在利用其进行室内移动机器人路径规划时,存在过多的冗余点和拐点,造成了内存消耗过大和路径不平滑。针对上述问题,提出了一种改进的A*算法。结合跳跃点搜索理论,利用先验信息,用选取的关键点代替了传统A*算法中Openlist和Closelist的点,减小了计算量,提高了运算速度。运用反向搜索策略,对路径进行二次规划,删除不必要的转折点,降低了路径长度。将路径在转折点处进行动态圆平滑处理,提高了路径的平滑性。为了验证改进A*算法的性能,将其应用于不同尺寸仿真栅格环境地图和处于真实室内环境的机器人中,实验结果表明,在相同环境下,改进算法相较于传统的A*算法,在运行时间、路径长度和平滑程度上均有明显的提高。     

基于物联网实验室环境远程监测系统的研究

实验室环境对电子仪器及设备的使用安全和寿命以及实验室消防安全有着非常重大的影响,传统实验室环境监控需要安排人员进行24 h值班和巡检,人力投入和安装布线成本非常高;针对上述问题,采用高性能低功耗离子式烟雾传感器NIS-07和温湿度复合传感器DTH11进行环境数据的采集,采用无线网络模块完成数据的传输,并通过微处理器将采集的数据上传服务器,同时采用基于BP神经网络PID控制算法实现在线动态温湿度调控;服务器端使用Tomcat web服务器,采用MySQL数据库进行数据存储,并通过Java编程语言实现传感器数据的存储、分析、处理以及客户端数据的更新;客户端通过Web网页或APP对实验室环境进行实时监控,从而实现精确和高效的实验室环境远程集中管理.     

环境模拟风洞高压动力系统设计研究

为实现环境模拟风洞风速性能指标,对动力系统进行了设计;介绍了环境模拟风洞的气动轮廓构型,阐述了动力系统的工作原理,包括主驱动回路、散热辅助系统和控制系统,给出了10 kV 4 MW动力电机的计算选型过程并分析了电机特性曲线;采用高压变频器实现了动力系统的调速驱动,通过48脉冲整流完美无谐波矢量变频实现高品质的电能利用;通过基于Modbus TCP现场总线协议,实现了主控计算机、本地控制系统的实时通讯和数据交互,给出了控制系统软件工作流程;通过不同构型风洞喷口试验,分析研究了最大风速和极端温度负荷工况条件下,轴功率随试验温度的变化关系、电机温升特性以及稀油站供油压力与轴升的关系;实验测试结果表明,本系统对于环境模拟风洞有较好的风速、温度匹配性能,对于开展相关实验具有优良环境适应性.     

高应力硬脆玄武岩微裂隙分布及破裂发展辨识

白鹤滩水电站区域构造地应力高,玄武岩坚硬性脆、隐微裂隙发育,地下厂房开挖过程顶拱浅层应力型开裂和深层破裂特征明显,传统的声波、钻孔电视测试和变形监测等方法难以精确获取岩体微破裂裂隙分布特征及高应力破裂发展特征信息。采用高精度超声波成像综合测试系统新方法,对厂房顶拱应力破裂破坏显著区域进行了多次重复测试。测试成果揭示：① 厂房顶拱上方岩体赋存的裂隙面倾角以陡倾角为主,优势倾角范围为45.98°~52.06°;裂隙面的倾向为NWW向,优势倾向范围为276.36°~292.01°,裂隙面倾角和倾向随深度变化不明显。② 顶拱浅层围岩破裂裂纹集中区一般在3.50~4.25 m的深度范围内,围岩深部诱发破裂裂纹区主要分布在9.68~10.11,16.12~16.32,21.45~21.77 m范围。③ 局部岩体受顶拱应力场不断调整演化作用,出现岩体破裂随时间加剧的现象。该成果高精度地辨识了玄武岩不同深度微破裂裂隙面分布特征、深度范围和应力破裂发展特点,对研究高应力硬脆玄武岩力学特性和响应机理提供了坚实基础资料,为工程开挖施工和动态支护设计发挥了重要支撑作用。     

高速铁路长大桥梁救援定点的选址决策模型

为提高高速铁路的防灾能力,确保救援定点布局经济合理,采用约束最优化法进行长大桥梁救援定点的选址决策.研究分析救援定点选址决策的3个约束条件:设置间距、风险等级和救援时程.以各地方救援部门至救援定点的时程总和最小为目标,建立长大桥梁救援定点的选址决策模型,并对模型进行实例验证.结果表明:当区间桥梁长度大于10 km时,应该沿线路方向每隔约6~10 km设置一处救援定点;应用贝叶斯网络理论评价救援定点备选位置的风险等级和采用Dijkstra算法求解地方救援部门至救援定点之间的最优时程是合理有效的.该模型计算过程简单,评价结果可靠,能够较好地解决长大桥梁救援定点的选址决策问题.     

非晶合金凝固过程模拟与界面换热关系

为了准确模拟块体非晶合金凝固过程的温度场,对浇注温度为840℃的非晶合金凝固期间的温度场进行了数据采集.根据界面换热模型与热量守恒定律建立了液固相与铜模之间的界面换热关系式,从而实现了对非晶凝固温度场的模拟.结果表明,合金与铜模之间的界面换热系数随温度的增加而增大.合金在液态阶段降温曲线的模拟值与实测值基本吻合,且当凝固温度降至500℃后,二者偏差也较小.利用界面换热模型并结合实测温度场可以表征非晶合金凝固时的界面换热关系.     

Proton irradiation damage mechanism of the InAlAs／InGaAs／InAlAs quantum well

InP-based high electron mobility transistors (HEMT) have shown a great potential for national defense and satellite radar in space radiation environment applications. This paper studies the proton radiation damage mechanism of its critical structure InAlAs／InGaAs／InAlAs quantum well. The proton projection range and vacancy defect information are obtained at different incident proton energies of 50keV, 75keV and 200keV by SRIM software. With the increase of proton energy, the proton injection depth is increasing and eventually protons pass through the material layers. Besides, the proton radiation induced vacancy defects numbers around hetero-junction increase first and decrease subsequently, and As vacancies are the main proton radiation induced defects. In addition, non-ionizing energy loss (NIEL) of In_0.52Al_0.48As and In_0.53Ga_0.47As material is computed under different incident proton energies by the analytical model. The change trend of NIEL is identical to the induced vacancy numbers, namely, NIEL first increases and then decreases as the incident proton energy increases. Finally the degrading effect of the radiation-induced As defect is detected in the two-dimensional electron gas in the quantum well, which confirms that the major proton radiation damage mechanism of the quantum well is the induced vacancy defects by NIEL.