具有自适应电感共享策略的压电能量收集电路设计与实现

针对以电池为能量供给的传感设备必然存在因电池寿命的限制或自身电能的逐渐耗尽而造成的失效问题，提出了一种具有自适应电感共享策略的压电振动能量收集电路，通过将环境中的机械振动能量最大化地转换为电能并供给传感设备使用，可实现传感设备的无电池自获能供电，并大幅延长传感设备的使用寿命。该能量收集电路在原有并联电感的同步开关收集电路结构和buck-boost功率级拓扑的阻抗匹配变换器结构基础上，通过建立“先到先得”的自适应电感共享策略，避免了仲裁器的使用，大幅简化了电路设计，并实现了仅需单一电感的压电振动能量收集系统，提升了系统的集成度。此外，对电感共享造成的竞争给出了详细分析，并在此基础上进一步优化了整体电路，实现了最大功率点追踪算法。采用标准180 nm CMOS工艺，完成了压电能量收集电路的设计工作。仿真结果表明：bias-flip整流器在2 V和3 V开路电压激励下，输出功率分别达到了55.01μW和111.59μW,较传统全桥整流器，分别实现了6.40倍和4.48倍的输出功率提升；引入电感共享策略后，变换器的最大输出功率可达110.04μW,相比于非电感共享策略，电感共享策略下变换器峰值...     

水文时间序列周期分析的RICp准则

为准确识别与提取水文时间序列中的显著周期成分,本文借鉴AIC准则的思想,提出了一种以相关系数作为拟合精度指标、以信息熵形式的函数式作为不确定性度量指标的周期显著性评价准则——RIC_p.以包含多个周期成分的模拟序列进行统计实验,对比不加入RIC_p准则的MCCP（moving correlation coefficient-based method for periodicity）方法、仅基于假设检验的HAM（harmonic analysis method）方法与通过熵谱峰值点选取显著周期的MESA（maximum entropy spectral analysis method）方法,从周期规律的完整性以及周期结果的准确性两个方面进行评价.分析结果表明, HAM方法和MCCP方法会给出较多的伪周期成分, MESA方法的识别结果会忽略位于峰值附近的次显著周期,基于RIC_p准则的周期分析方法在4种方法中表现最好.基于RIC_p准则的周期分析方法的优势在于,可以同时满足显著周期判断、周期显著性分级与周期成分...     

声学黑洞研究进展与应用

声学黑洞结构作为一种新型的弯曲波调控技术,可以有效地降低结构中弯曲波的传播速度,减小边界末端的反射,形成具有高能量密度的区域,因此在减振、降噪、波动调控以及能量回收等方面具有广阔的应用前景.不同于以往复杂的减振降噪复合结构,声学黑洞因其结构与材料单一,在实际应用方面具有一定的优势.时至今日,针对声学黑洞结构已经进行了大量的基础理论研究和实验探索,并取得了一定的阶段性研究成果.本文首先介绍了声学黑洞的起源和基本原理.然后,全面介绍了理论计算和实验研究方法,详细地综述了声学黑洞结构的4个主要功能性分类,即减振、降噪、波动调控和能量回收,并总结了现在研究存在的问题.最后,对声学黑洞的发展前景进行展望,并指出了未来研究的重点和方向.     

波动方程在半无穷柱体和外部区域上的空间爆破和衰减性

利用能量分析的方法, 首先考虑定义在三维半无穷柱体上的波动方程, 当空间变量趋于无穷时, 证明其解或者指数式增长或者指数式衰减; 其次, 考虑定义在球面外部区域上的波动方程, 证明其解随半径的二择一结果； 最后, 证明对于非线性弹性方程, 二择性定理仍有效.     

基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

干旱区夏季晴空期超厚对流边界层发展的能量机制

在全球干旱区,因其特殊的气候环境背景,夏季晴天常常会出现其他地区少见的超厚对流大气边界层(superthick convective boundary layer, SCBL),这种特殊的边界层结构具有重要的天气气候意义,但目前对这种超厚对流边界层发展机制理解十分有限.这既制约了大气数值模式中针对这种超厚对流边界层的参数化改进,也限制了超厚对流边界层与天气气候背景相互作用的科学认识.通过选取我国西北干旱区敦煌荒漠戈壁为代表性研究区,利用以往在该区域开展的陆-气相互作用观测试验资料及长期业务探空观测资料,从大气边界层发展的能量机制出发,对该地区出现的超厚对流边界层的发展过程进行分析.分析表明:从日际尺度看在持续晴空期即使在白天地表感热通量日积分值不变甚至减弱的情况下,大气对流边界层(convective boundary layer, CBL)的日最大厚度仍然表现为逐日持续增高的特点,且地表感热提供的能量无法平衡对流边界层发展所需要吸收的能量.主要原因是深厚的近中性残余层(residual layer, RL)在对流边界层发展过程中发挥了重要作用,通过夹卷过程从残余层进入对流边界层的夹卷能量是对流边界层逐日持续发展的关键能量补充.在夏季连续晴空期,对流边界层与残余层之间会形成逐日循环增长机制,使干旱区夏季发展出超厚对流大气边界层.     

多参数C-半群拓扑与弱多参数C-半群拓扑

利用多参数C-半群与连续线性泛函的概念,引入两个新的局部凸向量拓扑,并对它们的基本性质进行研究,从而推广了多参数C-半群的理论.