Cache中TLB的设计及优化

当今微处理器的设计中，为了加快虚拟地址向物理地址转换的速度，通常使用地址转换后备缓冲器TLB(translation lookaside buffer)来加快地址转化的速度．本论基于逆向设计，提出了一种可行的TLB结构，可完成地址转换的功能，并从硬件上支持了不同大小的页表格式．此外，通过引入DVS技术将TLB存储单元中的漏电功耗减少90％以上．     

可再生能源分布式发电系统能量互补控制的研究

为了解决可再生能源分布式发电系统的稳定性问题,在系统中加入了储能设备,使总线电压得到了平滑.介绍了可再生能源分布式发电系统的能量互补控制原理,并建立了能源分布式发电系统的数学模型.采用直接转矩控制算法对系统的能量互补控制过程进行了仿真实验,在系统的风机模拟器和飞轮上的仿真与实验结果表明当直流总线电压低于300V时,飞轮转速迅速下降,飞轮释放能量,系统维持稳定;当直流总线电压高于300V时,飞轮转速上升,飞轮存储能量,系统维持稳定.     

关于因特网自治系统的连接率的幂律关系

因特网的自治系统(Autonomous System简称AS)构成了一个由物理链路连接起来的庞大的复杂网络，其中的自治系统及其之间的连接可以看作是无向图中的顶点和边。为研究自治系统拓扑的性质及其之间连接的情况，引入了“连接率”的概念；分析描述全球范围内自治系统互连情况的数据，发现自治系统的连接率服从幂律(Power Law)分布，且相关系数达到99％以上，表明因特网中存在少数几个度值极高、连接性很强的自治系统构成的AS核心。     

系统BIOS中Logo模块的研究与实现

在对基本输入输出系统(BIOS)代码分析的基础上，给出了系统BIOS与Logo模块的关系，讨论了Logo模块中图像文件格式的选取、解压缩、显示及其与系统BIOS的集成等关键技术．结合实际嵌入式系统平台，考虑到易于实现和显示速度，提出了改进的PCX图像显示方法，并给出了Logo模块的具体实现过程．     

模糊综合评价在高等院校人才选拔中的应用

针对高等院校人才选拔过程中，人才价值无法用货币表现的特征，引入模糊综合评价进行计量，并结合高等院校人才选拔的特点，建立评价指标体系，为高等院校合理选拔人才提供依据．     

MATPOWER在电力系统最优潮流实时电价中的应用

根据实时电价理论,结合实时电价与最优潮流之间的内在联系,运用MATPOWER计算最优潮流、求解实时电价,并通过对IEEE14节点的范例进行计算,结果证明该方法效果最佳。     

电力系统状态估计算法研究

对已有状态估计算法进行了分析,并结合实际电网的一些特点,在最小二乘法的基础上,对PQ分解法的病态线路提出了一种新的解决方法,即将电压量测量和功率、电流量测量分解开来进行计算,建立了相应的数学模型。和其它方法进行了比较,认为该方法具有收敛性好、计算速度快的优点。     

基于反馈加权组合的电力市场下中长期负荷预测方法

本文简单分析了几种常用的中长期负荷预测方法存在的缺点,针对电力市场环境下对负荷预测精度的高要求,提出了一套精度较高且实用的中长期负荷预测的方法.应用该方法对广西某地方电网进行负荷预测,计算结果表明,该方法的预测结果误差小,在实际预测领域有较高的实用价值.     

冲击功对低碳高合金钢冲击腐蚀磨损性能的影响

文章通过改变冲击功和试验时间,利用SEM与光学显微镜观察表面形貌和亚表层裂纹,研究了在冲击、腐蚀和磨粒磨损协同作用下冲击功对低碳高合金钢磨损性能的影响,以及不同冲击功下磨损失效机理随时间的变化。试验结果表明,在2.0J和2.7J冲击功下,材料主要表现为磨粒磨损;在3.5J冲击功下,材料表现为冲击磨损。同时,在各个冲击功下,材料的磨损机理在冲击应力的循环作用下随时间发生明显变化。     

大倾角下新型热管冷板传热性能的试验研究

针对在受限空间内工作的行波管阵列所面临的多热源、高热流密度、高散热功率冷却问题,研制了一种新型热管冷板.在自行设计建立的试验台上,对新型热管冷板在大倾角下(60°≤θ≤90°)工作时的传热性能进行了系统的试验研究.试验结果表明,在不同加热总功率P(1600—4000W)和不同冷却水流量Q(100—400L/h)下,热管冷板均能在3—15m in内正常起动.除了P=1600W、Q>300L/h情况下的冷板均温性不能符合行波管冷却要求外,其余试验工况下冷板壁面的最大温差ΔTmax<10℃,冷板壁面的最高温度ΔTmax<70℃,热管冷板的总热阻<0.01℃/W,表明新型热管冷板具有优异的均温高效传热性能.为了有效地发挥新型热管冷板的均温高效散热性能,必须保证其在匹配的冷凝段冷却条件和蒸发段加热条件下工作.在试验的倾角范围内,随着倾角的增大,热阻单调递增;冷却水流量增大或加热功率增加时,热管冷板的换热增强,热阻减小.