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航天器靜電放電仿真研究[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

靜電放電（ESD）對航天器安全運(yùn)行產(chǎn)生巨大影響，為進(jìn)一步研究靜電放電對航天器的危害，提高航天器對靜電放電的防護(hù)能力，根據(jù)MILSTD1541A規(guī)定的靜電放電模型，在基于傳輸線矩陣法的CST Microwave Studio工作室中，對航天器進(jìn)行了靜電放電效應(yīng)的仿真研究。分析了在航天器不同部位產(chǎn)生靜電放電時(shí)空間電磁場的分布、航天器內(nèi)外表面電流的分布及內(nèi)部不同艙室線纜耦合情況。仿真結(jié)果表明：曲率半徑小的部位空間電磁場較高；采用復(fù)合材料的航天器表面電流較高；動力艙內(nèi)線纜耦合電流較大是由于電磁場經(jīng)尾噴口進(jìn)入機(jī)體。

發(fā)表于：6/9/2017

基于ESP8266的充電樁數(shù)據(jù)采集器設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

充電樁通常采用工業(yè)總線與后臺通信。針對工業(yè)總線布網(wǎng)復(fù)雜、擴(kuò)展性差、易受干擾等缺點(diǎn)，通過無線模塊設(shè)計(jì)了一個(gè)充電樁數(shù)據(jù)采集器，以ESP8266作為核心通信模塊，將充電樁的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并上傳到上位機(jī)。首先介紹了ESP8266硬件電路及其開發(fā)環(huán)境。接著根據(jù)采集數(shù)據(jù)的不同，提出了一種更高效率的采集方案。最后經(jīng)過實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證了該采集器的可行性。所設(shè)計(jì)的采集器具有一定的通用性，通過簡單修改配置，可以將此采集器應(yīng)用于不同設(shè)備的數(shù)據(jù)采集。

發(fā)表于：6/9/2017

基于Android電話撥號功能的驅(qū)動設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

由于Android操作系統(tǒng)開放源碼，在近幾年被廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域，可以利用Android系統(tǒng)的開放性，開發(fā)該系統(tǒng)在有線電話方面的應(yīng)用。將Android平臺與撥號芯片MT8880結(jié)合起來研究。因?yàn)锳ndroid原生代碼具有很大局限性，支持的設(shè)備太少，所以為了識別MT8880這個(gè)特定設(shè)備，并控制MT8880的邏輯輸出，需要在Linux內(nèi)核中添加驅(qū)動模塊，并在HAL層和JNI層生成動態(tài)鏈接庫，使得頂層應(yīng)用程序可以控制撥號芯片MT8880。MT8880芯片主要用于發(fā)送雙音多頻信號(Dual Tone Multi Frequency)，在加載了撥號驅(qū)動和應(yīng)用程序后，可以實(shí)現(xiàn)Android系統(tǒng)的撥號功能。經(jīng)測試，設(shè)計(jì)的撥號驅(qū)動能實(shí)現(xiàn)對新增設(shè)備的控制，電話應(yīng)用能成功撥號。

發(fā)表于：6/9/2017

基于DSP28335的超聲報(bào)靶器軟件程序優(yōu)化設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對DSP具有浮點(diǎn)運(yùn)算單元，運(yùn)算能力強(qiáng)的特點(diǎn)，提出了一種將復(fù)雜的報(bào)靶算法移植到DSP中進(jìn)行計(jì)算的軟件設(shè)計(jì)方法，并在此過程中通過移植μCOSII操作系統(tǒng),對任務(wù)間進(jìn)行合理調(diào)度。優(yōu)化報(bào)靶算法等措施有效提高了多靶標(biāo)同時(shí)報(bào)靶的實(shí)時(shí)性和可靠性。

發(fā)表于：6/9/2017

手機(jī)芯片帶寬性能評測手段的分析和優(yōu)化[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

手機(jī)的帶寬吞吐性能是影響手機(jī)總體性能的一個(gè)重要指標(biāo)，目前幾乎所有第三方的手機(jī)評測軟件都有對這一項(xiàng)指標(biāo)的單獨(dú)測試。但這些測試基本上都存在一些問題，并不能全面真實(shí)地反映手機(jī)的帶寬吞吐性能。文章從硬件的角度深入分析了CPU、Cache、DDR等模塊的實(shí)現(xiàn)方式對帶寬測試軟件的影響，并結(jié)合最常用的ARM系列CPU做了對比，最后提出了新的帶寬吞吐性能評價(jià)方式。

發(fā)表于：6/9/2017

一種改進(jìn)的高精度超聲波液位測量方法的研究[嵌入式技術(shù)][其他]

超聲波測距具有一系列優(yōu)點(diǎn)，但影響測量精度的因素有很多，因此難以達(dá)到較高的精度。在超聲波測距原理基礎(chǔ)上，針對單超聲波換能器溫度或溫、濕度補(bǔ)償方案單一，不能在多變、惡劣環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高精度測距的缺陷，以及雙超聲波換能器標(biāo)準(zhǔn)擋板補(bǔ)償方案成本高，不能廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域中的缺陷，設(shè)計(jì)了借助舵機(jī)控制超聲波換能器方向的單超聲波換能器標(biāo)準(zhǔn)擋板補(bǔ)償方案。并針對無法精確捕捉第一個(gè)回波前沿的要求，提出了使用可編程增益放大器捕獲不同距離返回的回波前沿。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在7 m范圍內(nèi)，以空氣作為傳播介質(zhì)，反射面為水等具有良好發(fā)射性能物質(zhì)時(shí)，測量誤差控制在0.4%內(nèi)，該改進(jìn)方法能夠在惡劣多變環(huán)境下實(shí)現(xiàn)低成本的高精度測距。

發(fā)表于：6/9/2017

一種基于負(fù)載均衡的3D引擎任務(wù)調(diào)度策略[模擬設(shè)計(jì)][其他]

針對3D引擎內(nèi)如何合理調(diào)度、高效分配統(tǒng)一著色架構(gòu)中的染色器資源問題，提出一種基于負(fù)載均衡的任務(wù)調(diào)度策略和硬件設(shè)計(jì)方案。首先，分析了統(tǒng)一著色架構(gòu)GPU的圖形繪制特點(diǎn)；在此基礎(chǔ)上提出了一種基于染色器預(yù)先分配的避免圖形繪制流水線死鎖策略和一種基于隊(duì)列統(tǒng)計(jì)的資源分配及負(fù)載均衡策略；最后，基于各類復(fù)雜渲染場景的仿真結(jié)果證明，論文提出的調(diào)度策略可有效地降低染色器資源的空閑時(shí)長和調(diào)度時(shí)間，提升了染色器資源的利用率和3D引擎的處理效率。

發(fā)表于：6/9/2017

基于外推補(bǔ)償技術(shù)改進(jìn)結(jié)構(gòu)的低成本FIR濾波器實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

外推補(bǔ)償技術(shù)利用 FIR濾波器沖激響應(yīng)的準(zhǔn)周期特性進(jìn)行系數(shù)外推，并將近似誤差補(bǔ)償回去，從而有效降低了多常系數(shù)乘法的復(fù)雜度，但延時(shí)鏈的增加是其固有特性，3種改進(jìn)結(jié)構(gòu)通過改變延時(shí)鏈位置來減小其位寬。綜合結(jié)果表明，改變輸入端延時(shí)鏈位置的改進(jìn)結(jié)構(gòu)能夠進(jìn)一步降低FIR濾波器的硬件實(shí)現(xiàn)成本，具有較好的實(shí)用性。

發(fā)表于：6/9/2017

基于QFD和DSM的軟件需求變更影響分析方法與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

軟件需求變更是導(dǎo)致軟件項(xiàng)目失敗的主要因素。之前學(xué)者們在分析軟件體系結(jié)構(gòu)的變更風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，體系結(jié)構(gòu)間依賴值的獲取主要是依靠經(jīng)驗(yàn)預(yù)估，而不是基于模塊的進(jìn)一步劃分和相關(guān)耦合參數(shù)的關(guān)聯(lián)推導(dǎo)。針對這一問題，提出利用DSM和QFD模型對組件進(jìn)一步細(xì)劃分成粒度更小的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)（類或?qū)ο螅?，分析參?shù)間的依賴程度，推導(dǎo)出模塊間的關(guān)聯(lián)度，接著對模塊開發(fā)順序進(jìn)行重組，從而在一定程度上控制需求變更風(fēng)險(xiǎn)。最后，通過將某公司集裝箱管理系統(tǒng)進(jìn)行模塊切分和重組對所提方法的可行性和正確性進(jìn)行了驗(yàn)證。

發(fā)表于：6/8/2017

基于QFD和DSM的軟件需求變更影響分析方法與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

軟件需求變更是導(dǎo)致軟件項(xiàng)目失敗的主要因素。之前學(xué)者們在分析軟件體系結(jié)構(gòu)的變更風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，體系結(jié)構(gòu)間依賴值的獲取主要是依靠經(jīng)驗(yàn)預(yù)估，而不是基于模塊的進(jìn)一步劃分和相關(guān)耦合參數(shù)的關(guān)聯(lián)推導(dǎo)。針對這一問題，提出利用DSM和QFD模型對組件進(jìn)一步細(xì)劃分成粒度更小的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)（類或?qū)ο螅?，分析參?shù)間的依賴程度，推導(dǎo)出模塊間的關(guān)聯(lián)度，接著對模塊開發(fā)順序進(jìn)行重組，從而在一定程度上控制需求變更風(fēng)險(xiǎn)。最后，通過將某公司集裝箱管理系統(tǒng)進(jìn)行模塊切分和重組對所提方法的可行性和正確性進(jìn)行了驗(yàn)證。

發(fā)表于：6/8/2017

一種改進(jìn)的變步長常模判決反饋盲均衡算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對基于CMA的DFE盲均衡算法收斂速度慢、收斂后穩(wěn)態(tài)剩余誤差大的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的基于CMA的DFE盲均衡算法。該算法通過引入均方誤差作為調(diào)整步長的參量，構(gòu)造出指數(shù)型變步長函數(shù)，把基于CMA的DFE盲均衡算法中前饋濾波器和反饋濾波器更新方程中的固定步長值變?yōu)榭勺冎担ζ涫諗啃宰隽朔治?。?jì)算機(jī)仿真表明，改進(jìn)算法具有較快的收斂速度和更小的剩余誤差。

發(fā)表于：6/8/2017

基于ZYNQ的POWERLINK雙協(xié)議組網(wǎng)研究與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

動力定位系統(tǒng)主要用來解決船舶深海動力定位問題，系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性和安全性有著極高的要求。同時(shí)動力定位系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)多且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，部分單元控制器和數(shù)據(jù)采集器往往需要收發(fā)兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)。在深入比較分析各種實(shí)時(shí)以太網(wǎng)的基礎(chǔ)上，選擇了具有實(shí)時(shí)性和安全性的工業(yè)以太網(wǎng)POWERLINK為研究對象，采用ZYNQ為硬件平臺，提出了在ZYNQ上建立兩個(gè)MicroBlaze軟核分別運(yùn)行兩個(gè)獨(dú)立POWERLINK協(xié)議的新方法。該方法能解決控制器雙網(wǎng)絡(luò)平臺復(fù)用問題，同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)POWERLINK主從站的任意組合，達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和降低成本的效果。最后組建了POWERLINK雙協(xié)議網(wǎng)絡(luò)并利用wireshark進(jìn)行抓包測試，測得兩組網(wǎng)絡(luò)實(shí)際參數(shù)與設(shè)計(jì)參數(shù)相同且數(shù)據(jù)交互傳輸正確，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方案的可靠性和正確性。

發(fā)表于：6/8/2017

基于組合脈沖的交通信號節(jié)能控制研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

當(dāng)前降低交通信號控制系統(tǒng)能耗的主要方法是采用更低能耗的信號燈或信號機(jī)，但受制于新技術(shù)的進(jìn)步及推廣，且需更高的應(yīng)用成本。為此，文章綜合研究信號機(jī)和信號燈的連接控制，充分利用信號燈的交流供電控制線，提出了一種基于組合式觸發(fā)脈沖信號的信息傳遞方式，并用于交通信號控制系統(tǒng)的功率調(diào)控。通過信號機(jī)對信號燈的遠(yuǎn)程調(diào)控，實(shí)現(xiàn)了對單路口多組信號燈降低功率的集中控制、遠(yuǎn)程管理及智能配置；該控制方法有利于系統(tǒng)節(jié)能減排的有效實(shí)現(xiàn)及交通信號的優(yōu)化管理。

發(fā)表于：6/8/2017

基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化動力配煤模型的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，但在傳統(tǒng)的研究中，隱含層節(jié)點(diǎn)、學(xué)習(xí)因子和動量因子往往采用試湊法得到相對較佳值，而試湊法在浪費(fèi)較多時(shí)間的同時(shí)，可能得不到理想的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出，這對研究造成了一定的困難。文中采用智能算法來解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題。遺傳算法作為一種隨機(jī)搜索算法，能夠快速尋找到全局最優(yōu)解，可以應(yīng)用于本優(yōu)化問題。因此，文章采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上述參數(shù)，將改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于動力配煤非線性模型的研究。結(jié)果表明，采用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的預(yù)測能力，對煤質(zhì)的發(fā)熱量預(yù)測誤差優(yōu)于線性平均模型誤差，并且仿真表明動力配煤模型為近似線性的非線性模型， BP網(wǎng)絡(luò)的輸出值誤差波動較小，結(jié)果理想。

發(fā)表于：6/8/2017

深度學(xué)習(xí)最佳深度的確定[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

確定最佳深度可以降低運(yùn)算成本，同時(shí)可以進(jìn)一步提高精度。針對深度置信網(wǎng)絡(luò)深度選擇的問題，文章分析了通過設(shè)定閾值方法選擇最佳深度的不足之處。從信息論的角度，驗(yàn)證了信息熵在每層玻爾茲曼機(jī)（RBM）訓(xùn)練達(dá)到穩(wěn)態(tài)之后會達(dá)到收斂，以收斂之后的信息熵作為判斷最佳層數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)。通過手寫數(shù)字識別的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該方法可以作為最佳層數(shù)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

發(fā)表于：6/8/2017