并行协同设计中的工业产品数据管理技术研究

并行协同设计环境下的工业产品数据管理技术,包括分布环境下的数据集成策略,协同设计环境中的产品数据模型表示方法,约束联动处理等内容。研究产品空间几何数据、生产特征数据、创成过程数据之间的关联模型、基于约束的相互驱动,以及并行设计中的产品模型冲突处理,并给出并行协同设计系统的总体结构。该技术的应用可使一些传统的技术难题得到很大程度的简化。     

我国手机阅读业务发展驱动力浅析

近年来,我国手机阅读业务蓬勃发展,成为移动互联网业务使用频率最高的业务之一。本文首先从用户、技术、产业链以及内容四个层面分析我国手机阅读业务发展的驱动力,并在此基础上得出手机阅读业务发展建议。     

压电驱动电源快速放电回路的研究

为提高压电陶瓷驱动的高压精密微流量阀的频响及微流量输出控制精度,针对压电陶瓷驱动电源不能在断电后将压电陶瓷中的极化电荷迅速释放的缺点,该文在研究压电陶瓷驱动电源的过程中,设计并实现了一种新型快速放电回路,在驱动信号切断后,可快速对压电陶瓷进行放电,使其恢复初始状态,且其放电时间达到毫秒级.在完成快速放电同路特性仿真的基础上,利用所设计的压电陶瓷驱动电源及快速放电同路,对8 mm×8 mm×20 mm、电容为2.3 μF的压电陶瓷进行了驱动与快速放电试验测试,结果表明,该电源的快速放电特性,可有效提高压电驱动微流量阀流量的控制精度及流量阀的频率响应特性.     

复合材料超声波直线电机的运动控制

针对复合材料超声直线电机振动体具有两个固有频率的特点，设计了具有频率跟踪特性的超声直线电机驱动器，利用激励信号频率变化改变电机运动方向，实现了超声直线电机的运动控制。     

用DVI接口实现全彩色AM-OLED的实时动态显示

介绍了一种使用DVI接口实现AM—OLED动态显示的创新方法。通过选取合适的DVI接收器芯片，转换显示数据的格式，设计DDC接口电路，最终达到了AM—OLED动态视频显示的要求，实现了2英寸彩色AM—OLED屏的实时动态显示。     

基于功率MOSFET的超磁致伸缩执行器驱动电源

在分析超磁致伸缩材料的驱动特性及超磁伸缩执行器驱动电源特点的基础上,采用连续调整型恒流源的原理,并选用功率MOSFET作为功率放大元件,研制出－3－＋3A连续可调的高精度超微致伸缩执行器驱动电源。实际测试的结果表明其性能良好,可以满足驱动超微致伸缩材料的要求。     

压电陶瓷电源控制系统的设计与实现

根据压电陶瓷微定位系统的要求,在构成闭环控制系统时,需要控制器应用VC 编程语言编写的控制程序通过PC机的串口,给单片机发送控制命令,实现对压电陶瓷驱动电源的控制。通过对压电陶瓷电源驱动控制的实验表明,电源控制系统具有结构简单、性能稳定和精度高等优点,能够较好地满足微定位系统中压电陶瓷驱动电源的控制要求。     

基于粘滑驱动跨尺度精密定位技术的研究现状

目前跨尺度纳米定位技术在纳米操作、大规模集成电路制造和生物技术等众多领域都有着广泛的应用前景.该文对目前应用较多的宏微混合式驱动、压电超声马达驱动、尺蠖式驱动和粘滑式驱动这4种跨尺度定位技术驱动原理进行了介绍,并对其分辨率、速度、推力、尺寸、驱动器数量和结构6个方面进行了比较和分析,得出粘滑驱动以其驱动范围大,分辨率高,结构简单,体积小和集成度高等突出优点,适用于微纳操作领域.对目前国内外粘滑驱动在驱动原理、关键技术和样机实验方面的研究进行了分析,总结出目前粘滑驱动研究中的研究基础和不足,并提出了有待解决的问题和关键技术.     

基于FPGA的107 cm全色PDP驱动控制信号产生电路的设计

从等离子体平板显示器(PDP)的发光原理出发,分析和研究了等离子体显示器(PDP)的驱动显示原理,给出了驱动控制原理图,提出一种新颖的基于现场可编程门阵列(FPGA)的驱动控制信号产生方案。最后给出了该方案的具体电路框图和仿真波形。     

Driving behavior recognition and prediction based on Bayesian model

Since the existing intelligent driving systems are lack of efficiency and accuracy when processing huge number of driving data,a brand new approach of processing driving data was developed to identify and predicate human driving behavior based on Bayesian model.The approach was proposed to take two steps to deduce the specific driving behavior from driving data correspondingly without any supervision,the first step being using Bayesian model segmentation algorithm to divide driving data that inertial sensor collected into near-linear segments with the help of Bayesian model segmentation algorithm,and the second step being using extended LDA model to aggregate those linear segments into specific driving behavior (such as braking,turning,acceleration and coasting).Both offline and online experiments are conducted to verify this approach and it turns out that approach has higher efficiency and recognition accuracy when dealing with numerous driving data.