基于门控权重单元的多变量时间序列预测

多变量时间序列各变量间依赖性较强,数据变化趋势不明显,预测难度高.传统研究采用带门控机制的循环神经网络及变体进行预测,但序列间存在相互依赖关系,突变数据段建模预测不精确.基于信息熵,本文提出一种新的改进门控权重单元,利用信息熵技术量化数据序列的变化程度,动态调整权重矩阵刻画数据的变化趋势.基于4个公开数据集分别进行实验,实验结果表明新模型比传统循环神经网络模型具有更好的预测性能.     

电动汽车空调制热系统设计及研究

针对纯电动汽车空调系统制热功耗高且低温环境工况下制热效果差的问题,提出一种通过回收电机余热为乘客舱制热来减少制热功耗的空调系统.运用AMESim软件建立了电机余热循环系统模型并通过电机余热制热试验验证了该模型的准确性,建立了热泵空调制热系统模型并通过热泵空调制热试验验证了该模型的准确性,结合两个系统建立了带有电机余热回收的热泵空调系统仿真模型,分析了电机余热制热性能和电机余热辅助热泵空调制热性能.试验结果表明,电机余热单独制热在中等车速、环境温度高于10℃的工况下能够满足制热需求;电机余热辅助热泵空调制热能够有效提高制热效率,在电机转速为3000 r/min、压缩机转速为4000 r/min、环境温度为-5℃的工况下,等效制热能效比能够达到3.4,比同工况下热泵空调单独制热模式的能效比提高了约48％.该系统可以有效提高纯电动汽车的能源利用率,改善空调系统的制热性能.     

基于BP神经网络CFRP约束混凝土抗压强度预测

为研究BP神经网络对CFRP约束混凝土抗压强度的预测能力以及神经网络模型的输出性能,在大量的实验数据基础上,建立了CFRP约束混凝土抗压强度的BP神经网络预测模型,探讨了不同数据组合对神经网络模型预测精度的影响;基于神经网络理论,将高精度BP神经网络模型生成了可方便应用的一般公式和简化公式,并与已有经验公式进行了对比分析.研究结果表明:BP神经网络能够很好地挖掘输入输出参数的数据信息,得到高精度的预测模型;相比于传统回归模型,用purelin代替sigmoid做传递函数推导得到的简化线性方程式仅增加了一项常数项,其预测值与试验值比值的平均值为1.011,变异系数为0.112,具有更高的预测精度和稳定性.     

基于子集模拟的建设工程项目多资源均衡优化算法

为高效、稳定地求解建设工程项目管理过程中的多资源均衡问题,提出一种基于子集模拟的优化算法.多资源均衡问题中,如直接采用工序计划开始时间作为决策变量,在优化算法的实现时易违反工序间的逻辑关系.为避免该问题,本文采用工序计划开始时间的间隔率变量表示(在二者的映射中考虑工序间的逻辑关系),并据此建立间隔率变量表示的建设工程项目多资源均衡优化模型,以简化基于子集模拟的优化算法的操作流程.通过算例验证,与目前应用较广的遗传算法相比,本文提出的优化算法在最优解的获取稳定性上有较大改进.     

高端口隔离度的太赫兹基波上混频器设计

介绍了一种基于IHP 0.13 μm SiGe BiCMOS工艺,具有高本振（Local Oscillator, LO）/射频（Radio Frequency, RF）及本振/中频（Intermediate Frequency, IF）端口隔离度的太赫兹基波上混频器.该混频器采用了吉尔伯特双平衡结构,本振信号通过共面波导（Coplanar Waveguide, CPW）传输来抑制其在传输过程中由于强寄生耦合效应造成的传输不对称性,削弱了由该不对称性造成的LO/RF端口隔离度恶化的特性.通过采用非对称性的开关互联结构降低本振信号在开关晶体管集电极端寄生耦合的不平衡性,提升本振信号在开关晶体管集电极端的对消效率,通过在版图中合理布局跨导级晶体管的位置来抑制本振信号在中频端口的泄露.后仿真结果表明：在2.2 V电源电压下,本振信号为230 GHz,中频信号为2 ~ 12 GHz,该上混频器工作在218 ~ 228 GHz时,LO/RF端口隔离度大于24 dB, LO/IF端口隔离度大于20 dB,转换增益为-4 ~ -3.5 dB.当中频信号为10 GHz时,输出1 dB压缩点为-14.8dBm.电路直流功耗为42.4 mW,芯片的核心面积为0.079 mm2.该上混频器可应用于采用高阶正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulation, QAM）方式的无线发射系统.     

当我们来到模拟世界

想象一下,当你的曾祖父母还是少男少女之时,他们获得了一件开创性的新设备——全世界首个完全沉浸式的虚拟现实娱乐系统,不是你现在随处可见的那种蠢兮兮的VR眼镜.这种设备更像电影《黑客帝国》中出现的玩意——是一种时髦的魔力头带,塞满电极,以某种方式直接连上人类大脑的感知系统,用机器生成的新知觉取代了佩戴者的视觉、听觉、触觉、...     

石灰石粉对水泥浆体水化特性及流变性能的影响

利用微量热仪和旋转黏度计,从掺量和细度两方面研究了石灰石粉对水泥浆体水化特性和流变性能的影响.从水化放热速率和放热量角度分析了石灰石粉对水化特性的影响,从紧密堆积理论和固体颗粒体积分数两个角度分析石灰石粉对流变性能的影响.结果表明:石灰石粉可以促进体系的水化进程,且石灰石粉细度越大,促进作用越明显.石灰石粉掺量增大导致水泥含量减少,所以体系第二放热峰峰值和总放热量随石灰石粉掺量的增大而减小.随着石灰石粉掺量或细度的增加,复合体系中固体颗粒的体积分数逐渐增大,粒径分布模数减小,且体系的粒度分布曲线逐渐接近于最密堆积的理想分布曲线.复合体系的屈服应力和塑性黏度随石灰石粉掺量的增大而减小,随石灰石粉细度的增大而增大.     

基于动作单元的机电产品故障溯源诊断方法

针对故障在复杂机电产品中传递发展的特点,提出了一种基于动作单元的机电产品故障溯源诊断方法.按照"功能-运动-动作"对整机功能进行结构化分解得到基本的动作单元,并分析动作单元之间的传递过程;在此基础上建立以动作单元和故障现象为节点的贝叶斯网络模型,利用贝叶斯网络的推理算法,计算各个节点的发生概率并追溯最大概率路径,实现动作层的故障动作单元诊断及故障动作单元传播过程诊断;利用故障图对动作单元内部的故障模式及其传递发展过程进行描述,找到引起动作单元故障的根本原因.通过对机电产品动作层和动作单元内部的诊断分析,实现故障现象到故障原因的溯源诊断.将所提出的溯源诊断方法应用到某企业数控转台故障诊断中,结果表明,从运动的角度进行故障溯源诊断,能够有效地诊断出故障动作单元及其传播过程并反映出动作单元内部元件故障的传递发展过程,便于找到导致故障的根本原因,提高了对机电产品故障诊断的效率.     

分离式微通道热管低风量下换热性能模拟研究

为了降低数据中心的运行能耗，分离式热管冷却系统会根据实际负载降低风扇转速，造成换热性能的衰减. 为了对低风量和低负载下分离式微通道热管的换热性能进行研究和分析，建立了适用于预测低风量下分离式微通道热管换热性能的一维稳态模型，并与试验结果对比，验证了模型的准确性，其最大预测平均偏差为6.3%. 利用该模型研究了运行参数对分离式微通道热管的换热性能和数据中心热安全的影响. 不同风量下，服务器排风温度从27 ℃上升至39 ℃时，系统换热量均有超过60%的提升；冷冻水供水温度从6 ℃提升至18 ℃会导致系统换热量最高下降41.8%. 在200～1 400 m3/h风量下，增加蒸发器和冷凝器的高度差可有效提升系统换热量和制冷剂质量流量，风量越大，换热量增长率越高. 但在相同风量下，随着高度差的逐渐增大，换热量增长率逐渐降低. 研究结果对分离式微通道热管在数据中心的设计优化和节能运行有一定促进作用.     

基于深度神经网络的高环境 适应性水声通信系统研究

深度神经网络中的自动编码器(Autoencoder,AE)通过收发端两个神经网络模块进行全局优化,利用端到端的训练方式以提高通信系统的可靠性.然而,现有对AE的研究未针对信道进行特殊设计,尤其对于时变的水声信道的多径效应,难以进行灵活调整,降低了该方法的实用性.本文提出一种提高水声通信系统信道环境适应性的Attention-Autoencoder网络模型,基于Attention网络可以高效地从大量信息中筛选出关键信息的特点,设计了一种针对水声信道的Attention机制,该机制能够增加网络提取水声信道特征的能力,使系统的适应性大大提高.仿真验证和湖试实验结果表明,基于Attention-Autoencoder网络模型的通信系统与基于文献中AE模型和没有引入神经网络的水声通信系统相比,具有更高的信道环境适应性.