连续高速电镀技术在集成电路引线框架生产中的应用

介绍了集成电路引线框架镀层特点及其卷对卷式连续高速局部电镀银技术。分析了高速镀银工艺条件，并与传统氰化物镀银工艺进行了比较。简单介绍了局部电镀技术的原理及方法。     

高压变频器在冲渣泵调速系统中的应用研究

介绍一种基于罗宾康高压变频器的调速监控系统,详细阐述了系统构成、工作原理。在分析了ModBus通信协议的基础上,设计并完成了基于VB的调速系统远程监控软件的开发。工程应用效果良好,实现了某钢厂冲渣工艺的节能自动控制。该系统的软硬件设计方案对同类型系统设计有参考价值。     

飞机水平盘旋下弹性支承转子的特性研究

为研究转子系统在一定的外激励下的特性,使得研究与实际状况更加吻合,采用Jeffcott转子弹性支承模型,建立飞机处于水平盘旋状态下弹性支承转子系统的运动微分方程.运用Runge-Kutta数值法研究了飞机水平盘旋下处于一定角速度的刚性和弹性不同支承情况下的瞬态响应,并对仿真结果进行对比分析.结果表明,由于弹性支承使其转轴刚度降低,其临界转速随之降低;处于同一角速度下的弹性支承比刚性支承进入稳定振动的时间长,比刚性支承振动幅度大;弹性支承和刚性支承在同样的情况下转动都会产生稳定的周期解;因此可以通过对转子系统支承刚度的适当调节,可以达到优化系统性能的目的.     

非接触式里程表传感器检测工装的设计

里程表传感器是将车速表和里程计连接在一根驱动轴上,既能指示汽车的行驶速度又能记录汽车的行驶距离。非接触式里程表传感器检测工装,通过触摸屏输入不同的转速信息传送到PLC,伺服控制器接收PLC输出的脉冲信号后进行运算处理,来驱动伺服电机工作,此时测速元件就会测量出伺服电机的转速,将转速信息通过反馈元件传递给伺服控制器,这样构成了一个可以使转速稳定的闭环系统,完成里程表传感器质量的检测。     

Dynamic ensemble wind speed prediction model based on hybrid deep reinforcement learning

Prediction of wind speed can provide a reference for the reliable utilization of wind energy. This study focuses on 1-hour, 1-step ahead deterministic wind speed prediction with only wind speed as input. To consider the time-varying characteristics of wind speed series, a dynamic ensemble wind speed prediction model based on deep reinforcement learning is proposed. It includes ensemble learning, multi-objective optimization, and deep reinforcement learning to ensure effectiveness. In part A, deep echo state network enhanced by real-time wavelet packet decomposition is used to construct base models with different vanishing moments. The variety of vanishing moments naturally guarantees the diversity of base models. In part B, multi-objective optimization is adopted to determine the combination weights of base models. The bias and variance of ensemble model are synchronously minimized to improve generalization ability. In part C, the non-dominated solutions of combination weights are embedded into a deep reinforcement learning environment to achieve dynamic selection. By reasonably designing the reinforcement learning environment, it can dynamically select non-dominated solution in each prediction according to the time-varying characteristics of wind speed. Four actual wind speed series are used to validate the proposed dynamic ensemble model. The results show that: (a) The proposed dynamic ensemble model is competitive for wind speed prediction. It significantly outperforms five classic intelligent prediction models and six ensemble methods; (b) Every part of the proposed model is indispensable to improve the prediction accuracy.     

极值-I型风速预测的Bayes方法

为提高极值-I型风速预测精度,在Jeffreys准则的基础上,采用Bayes估计中的Lindley近似方法推导极值-I型风速预测表达式.采用Monte Carlo法产生服从极值-I型分布的伪风速母样,基于伪风速母样分别采用基于Bayes理论和最大似然估计理论的极值-I型风速预测方法进行风速预测,并与伪风速母样的理论值进行对比分析.结果表明:与最大似然估计法相比,采用基于Bayes理论建立的极值-I型风速预测模型进行风速预测的精度更高,且精度随着伪风速母样样本量的增加而提高,位置参数先验样本数量的增加以及先验方差的增大对计算精度没有影响.     

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.     

A Cluster-Based Virtual Cooperative MIMO Transmission Scheme

基于分簇的虚拟协作MIMO传输策略研究

吕红芳

（上海电机学院 电气学院）

中文摘要：

无线传感器网络应用于环境状态监测时,最关键的问题是在无线通信时保障数据传输的可靠性、降低全网的能量消耗。本文提出了一种基于分簇的虚拟协作MIMO传输策略（CVCM）,该方案根据簇头节点到汇聚节点的距离动态配置最佳的协作节点数目和调制速率,保证每个虚拟MIMO单元和汇聚节点的通信能耗最小,从而降低整个网络的能力消耗。仿真实验结果表明,CVCM有效地降低了网络能耗,延长了网络的生命周期,提高了基站接收数据的有效性。

关键词：分簇;虚拟协作MIMO;动态配置;调制速率

     

基于四象限探测器的红外导引头目标捕获和跟踪系统

设计的红外导引头主要为激光半主动制导半实物仿真系统的目标捕获装置,它的性能直接影响整个半实物仿真系统的定位精度。首先在详细分析了导引头的性能指标基础上设计一套红外导引头的光学系统,并用ZEMAX验证了光学系统设计的可行性;同时设计了四象限探测器的处理及采集电路,实现了目标方位信息的捕获;最后结合三轴运动转台的控制实现了目标的跟踪。本系统经实验验证能够在实验室环境下完成对激光目标模拟器的捕获和跟踪。     

速度梯度模型的高速公路交通流状态估计方法

为改进高速公路交通流状态估计方法,采用速度梯度模型作为交通流的系统状态方程构建交通流状态估计模型.通过对速度梯度模型参数的敏感性分析,发现模型估计误差对自由流速度和阻塞传播速度两参数较为敏感,需在线估计.然后分别给出了速度梯度模型与扩展卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波相结合的高速公路交通流状态估计方法,并应用实测数据对两类交通流状态估计方法的性能进行了评估.结果发现:两类交通状态估计的精度均可达85%左右,无迹卡尔曼滤波算法精度略好于扩展卡尔曼滤波,但计算时耗大.基于速度梯度模型的交通流状态估计方法能有效估计和跟踪交通流状态的变化,且相较于同类方法,所需标定的模型参数更少.