具有指数收敛速度的电力系统全分布式潮流算法

为了满足互联电力系统潮流计算对数据隐私的需求,提出了一种全分布式潮流算法。该方法由内环迭代与外环迭代组成,外环迭代基于牛顿-拉夫逊法计算雅可比矩阵,内环迭代采用全分布式算法在互联电网各分区分别求解各自的潮流修正方程。该方法不需要协调层对分布式计算进行分解协调,各分区仅需要与邻居分区交换潮流方程修正量的信息,外环迭代收敛特性与全局潮流相同,内环迭代保证收敛且具有指数收敛速度。通过IEEE39节点和118节点算例的测试表明,该方法具有较高的收敛性,适合于没有协调层的分布式潮流计算。     

Physically Linked PVA/P(AAm‐co‐SMA) Hydrogels: Tough,Fast Recovery,Antifatigue, and Self‐Healing Soft Materials

The application of traditional chemically crosslinked hydrogels is often limited by poor mechanical properties because of their own inhomogeneous network and irreversible crosslinking bonds. Herein, physical interactions are applied to crosslink the interpenetrating network hydrogel, i.e., hydrogen bonding and crystalline domain for polyvinyl alcohol network, and hydrophobic interaction inside micelle for poly (acrylamide‐co‐stearyl methyl acrylate) [P(AAm‐co‐SMA)] network. In this gel network system, reversible energy dissipation mechanism is realized by dissociation and reassociation of weak interactions including hydrogen bonding and hydrophobic interaction inside the micelle. Strong crystalline domains serve as permanent crosslinking interactions to maintain network integrity under large extension. As a result, the synergy of weak and strong interactions leads to tough, antifatigue, fast recovery, and self‐healing properties of the hydrogel. This proposed strategy of achieving versatile hydrogels can broaden the use of hydrogels into load‐bearing applications.     

采用精简卷积神经网络的快速视频超分辨率重建

超分辨率重建在视频的传输和显示中起着重要的 作用。为了既保证重建视频的清晰度,又面向用户 实时显示,提出了一种采用精简卷积神经网络的快速视频超分辨率重建方法。所提的精简卷 积神经网络体 现在以下三点:首先,考虑到输入的尺寸大小会直接影响网络的运算速度,所提网络省去传 统方法的预插 值过程,直接对多个低分辨率输入视频帧提取特征,并进行多维特征通道融合。接着,为了 避免网络中产 生零梯度而丢失视频的重要信息,采用参数线性纠正单元(Parametric Rectified Linear Unit,PReLU)作为激 活函数,并采用尺寸更小的滤波器调整网络结构以进行多层映射。最后,在网络末端添加反 卷积层上采样 得到重建视频。实验结果显示,所提方法相比有代表性的方法在PSNR和SSIM指 标上分别平均 提升了0.32dB和0.016,同时在 GPU下达到平均41帧/秒的重建速度。结果表明所提方法可快速重建质 量更优的视频。     

一种利用压缩感知改进的PMF-FFT扩频捕获算法

为了实现直接序列扩频（DSSS）信号快速捕获的同时降低数据量和硬件资源消耗,引入了压缩感知理论改进部分匹配滤波-快速傅里叶变换（PMF-FFT）算法,提出了基于压缩感知改进的部分匹配滤波-快速傅里叶变换（CSPMF-FFT）算法。该算法将PMF-FFT算法与压缩感知理论相结合,先对信号进行稀疏性分析和压缩观测,然后从少量压缩观测值中重构信号,并利用输出的峰值信息估算信号的多普勒频移和码相位,从而实现捕获。理论分析和仿真实验表明,相较于PMF-FFT捕获算法,CSPMF-FFT算法能在成功完成捕获的同时有效地减少相关器的数目和FFT变换的运算量,从而降低系统数据量和硬件资源压力,为基于压缩感知的扩频信号处理技术研究奠定了基础。     

翼尖尖点散射特性分析

为解决机翼翼尖等弱散射源所带来的雷达散射截面(RCS)贡献问题,针对典型机翼设计了几种不同的机翼翼尖方案,建立了典型翼尖数值模型。利用基于多层快速多极子算法（MLFMA）的FEKO软件,计算、分析不同方案翼尖外形在不同频段、不同方位角下的RCS量级,并优选出对机翼RCS贡献最低的翼尖外形方案。计算结果表明,针对典型机翼,从翼尖到翼根方向上15%处顺气流直切的翼尖外形方案,其翼尖尖点所带来的RCS贡献最小。     

一种快速瞬态响应无片外电容LDO

针对无片外电容LDO,在误差放大器与功率管之间添加缓冲器,采用频率补偿的方法,提高了环路稳定性。通过检测负载瞬态变化引起的误差放大器输出电压变化,增加对功率管栅极电容的充放电电流,提升了系统的快速瞬态响应能力。基于TSMC 0.18 μm标准CMOS工艺,设计了一种输入电压范围为1.92~3.60 V、输出电压为1.8 V的LDO。结果表明,负载在1 μs内从0变化到100 mA时,输出最大下冲电压为37.2 mV,响应时间为1.12 μs;负载在1 μs内从100 mA变化到0时,输出最大过冲电压为40.1 mV,响应时间为1.1 μs。     

基于信息后处理的OAM态成分检测方法及应用

为了有效提升轨道角动量（OAM）态的检测效率,提出一种基于快速傅里叶变换（FFT）的OAM态成分检测方法.在马赫曾德尔干涉仪2臂上加入道威棱镜,其中一个道威棱镜设置为0,另一个道威棱镜设置为0~180°旋转,以接收干涉总光强,并对总光强进行FFT,从而在FFT域中提取OAM态的成分信息.数值仿真结果表明,该方法可有效地实施单个OAM态和复用OAM态的成分检测.不同于传统OAM态的检测方法,本方法可同时获取对FFT域设定子区间内总能量的判决.当该方法被应用于OAM通信系统时,能直接判决各OAM态信息,显著减小系统噪声对OAM复用通信性能的影响.     

食品安全快速分析仪的研制及其应用-食品中亚硝酸盐的现场快速测定

研制出了一种用于农产品和食品中甲醛、吊白块、亚硝酸盐、硝酸盐、二氧化硫现场快速检测的车载式仪器,开发出配套的化学试剂盒和食品现场快速前处理设备。该仪器每个检测项目的分析时间控制在30分钟以内。该仪器主要用于质检和市场管理部门的现场流动检测。     

一种识别谐波分量主瓣干扰的方法

加窗插值快速傅里叶变换是目前最常用的谐波信号分析方法。当信号中含有频率相近的谐波和间谐波分量时,频谱中通常存在主瓣干扰现象,影响到加窗插值快速傅里叶变换的精度。针对这一问题,研究了主瓣内谱线的相位特性,提出了一种判断主瓣干扰存在的方法,进而识别出频率相近的谐波和间谐波分量。仿真实验验证了该算法的有效性和准确性。     

基于视觉引导的工业机器人快速分拣系统研究

将三菱RV-13F工业机器人与视觉引导技术相结合应用于目标分拣。对原始图像进行滤波处理后再利用ORB算法实现对目标物体的快速检测,并利用最佳匹配特征点计算出目标物体的像素坐标和旋转角度。实验结果表明：计算坐标与实际坐标在X、Y坐标上的误差在1mm之内,可以保证工业机器人准确地运动到目标物体的上方,Z坐标上的误差在3mm之内,可以保证能将目标物体抓取到,快速地完成分拣任务。