MATLAB下的馈电网络测量数据的导出与验证

将互联网络子结构分析理论应用于馈电网络的设计中,通过将复杂的通信系统划分为子结构级联的形式,然后设计和建立不同子结构的有效精确的参数测量数据库,并运用测量数据库的变换、级联技术来实现对馈电网络的设计和优化是一种简单有效快捷的方法.以MATLAB为编程语言和开发平台对馈电网络子结构的S参数测量数据如何导入到ACCESS数...     

自适应QoS感知的以太网无源光网络节能机制

以太网无源光网络中光网络单元的利用率低,光网络单元休眠能有效提高其能量效率,但用户的服务质量会下降.利用用户具有不同的服务质量,提出一种服务质量感知的节能机制.高优先级数据的光网络单元在确认时隙之外休眠,低优先级数据的光网络单元根据数据到达率自适应地选择休眠参数,从而充分利用不同服务质量具有不同的延迟容忍度.结果表明,所提出的机制能有效减少网络中数据的延迟,从而使网络中用户在满足服务质量要求下能量效率达到最优.     

等效微波网络法计算分层偏心介质圆柱的散射

采用T矩阵聚合和广义散射参数矩阵的混合方法将内含多个柱体的分层偏心介质圆柱等效为一个微波网络,利用聚合T矩阵算法求得多个柱体的总体T矩阵作为网络的负载反射矩阵。介质分界面被等效为以第一类贝塞尔函数和第二类汉克尔函数作为基底的广义散射矩阵;利用柱面波加法定理完成不同坐标系间的波函数转换,从而将各层组成一个散射参数级联网络。利用这个等效网络分析了多个分层偏心介质圆柱对TM和TE波的散射截面。     

多导体传输线分布参数的分析计算

多导体传输线的串扰分析是信号完整性分析中经常遇到的问题.多导体传输线之间的串扰问题与传输线之间的分布参数存在密切联系,其分布参数分为分布电容矩阵和分布电感矩阵两个方面.本文采用有限元方法对由五条导线构成的一个多导体传输线结构进行建模,计算了该结构的单位长度分布电容矩阵和单位长度分布电感矩阵,分析了该结构中的串扰现象,通过与文献中结果对比,计算结果一致性很好,方法可行有效.     

基于分布式流的复杂网络上边级联失效

考虑现实网络中流的分布式传输方式和边的负载-容量关系,提出了一个带有可调权重参数的边级联失效模型.依据新的度量网络鲁棒性指标,探讨了两种典型复杂网络由蓄意边攻击而引发的级联失效行为.仿真结果表明,存在最优参数值使得网络达到最强抵制边级联失效的鲁棒性,能够显著降低灾害动力学发生的可能性.而且,网络的拓扑结构和平均度均对网络鲁棒性产生了影响。     

基于JSP和ODBC技术的网络数据库应用

当前互联网技术日新月异,因此采用何种技术实现网络数据库显得十分重要.文章通过对JSP与ASP访问数据库技术进行对比研究,采用了JSP和ODBC结合实现网络数据库操作的方法,并给出了网络数据库交换程序实例.     

2n端口旋转器和反照器的级联与直积构造

证明了2n端口线性变换器能分解为2n端口旋转器、变标器和反照器的适当组合的级联.提出用二端口旋转器和反照器传输参数矩阵直积构造2n端口旋转器和反照器传输参数矩阵的方法.     

微波幅度均衡器探针插入深度对谐振频率的影响

微波幅度均衡器探针插入越深,负载电容会越大,使得谐振频率降低.结合具体单子结构尺寸,计算了探针插入深度和负载电容与谐振频率的关系.在均衡器设计中采用子结构网络级联的分析方法,研究探针插人深度与谐振频率的关系,并使用测量数据库数据进行校正优化.     

分布参数互连网络系统分析方法研究

为了对包含分布参数元件的网络进行有效分析,把整个网络划分为线性集中参数网络和由分布参数元件构成的线性子网络,先采用改进节点法(MNA)建立集中网络的频域方程,然后再将分布子网络以导纳矩阵的形式加入其中.该方法将MNA应用范围从集中参数网络推广到包含分布参数元件的网络,可用于分析一般的分布参数网络.互连网络示例的仿真结果证明了该方法的有效性,仿真时间仅为HSPICE的25%左右.     

一种互联网拓扑结构局部特征度量修正算法

对互联网拓扑结构局部特性展开研究,针对已有IP定位数据库的异构性和准确率不高造成的特征度量分析存在偏差的问题,提出了一种基于机器学习的修正算法(IPMG).以复杂网络为基础,结合网络测量数据和已有IP定位数据库中的IP地理位置信息,定义了互联网局部拓扑结构的地理度和地理介数这两种新的特征度量;分析了地理度和地理介数分布的幂律特性以及二者与IP地理位置之间的关系;运用机器学习的方法修正了不同IP定位数据库之间存在的分析有偏差的问题,并通过交叉验证和地标验证结合的方法验证了IPMG算法的有效性.实验结果表明:IPMG算法有效修正地理度和地理介数的同时提高了IP定位数据库的准确率.     

Random Vibration Analysis of Electronic Equipment Based on the Substructure Method

To improve the computational efficiency in large-scale problems,the substructure method was proposed in the finite element analysis(FEA)of constructions,electronics devices,auto parts,etc.The effect of random vibration on an electronic chassis was analyzed by the substructure method via the ANSYS FEA.The basic principles of the substructure methods were briefly discussed,and then modeling and FEA,including model analysis and power spectral density(PSD)analysis,of the electronic chassis was conducted with substructure method via the ANSYS.Finally vibration experiment was done to verify the accuracy of FEA with substructure method,which proved that the substructure method,with adequate accuracy,could improve the computational efficiency for large-scale electronic chassis.Based on the stress distribution from FEA and experimental results,a comprehensive structural optimization was proposed.     

基于响应面模型的结构疲劳寿命优化方法

针对基于疲劳寿命的结构优化耗时长的缺点,该文将抗疲劳设计方法和优化技术相结合,研究一种基于响应面模型的结构疲劳寿命优化方法.以飞机起落架为研究对象,采用动力学仿真获得子结构疲劳寿命分析的载荷谱.以拉丁超立方试验设计方法建立了疲劳寿命的二次响应面模型,实现了某型飞机起落架前撑杆结构疲劳寿命优化设计,使其疲劳寿命提高了5.4倍.优化结果验证了方法的有效性.     

基于ABAQUS的子结构拟动力试验方法研究

子结构拟动力试验将整体结构分为数值子结构与试验子结构,数值子结构通常采用研究人员自行编制的程序。研究了以ABAQUS为核心计算软件的子结构动力试验方法,介绍了利用Python语言编制的有限元软件接口,包括利用socket实现数据通讯、ABAQUS数据库的读取与写入以及利用Python在ABAQUS中建立分析步等。利用提出的方法进行了简单的虚拟试验,并与ABAQUS整体分析结果进行比较。比较结果显示了方法的可行性。通过对不同结构的虚拟实验,验证提出的软件通讯接口具有一定的通用性。     

正交计算设计法

根据正交设计的理论,本文提出了正交计算设计法。该法利用正交表,用球域内随机点法确定计算点。该法是一种求解无约束或有约束优化问题的直接解法。它既发扬了网络法[3]的简单、直观,对目标函数无特殊要求、约束条件容易控制等优点,又避免了网络法计算量大的缺点。由于找到了按行构造正交表的方法,使得程序编制变得简便,且存储量也大为减少。计算实例表明:该法的计算精度能满足一般工程要求;它适用于中小型优化课题,是一种可行的实用优化法。     

基于BP神经网络的离线迭代混合试验方法研究

利用反向传播(误差逆传播算法back propagation algorithm,BP简称反向传播算法)神经网络对非线性结构位移-力系统进行拟合,将训练好神经网络作为试验子结构与数值子结构联合求解,省去了混合试验中试验子结构与数值子结构之间的实时数据交互,并通过迭代训练样本的方法不断逼近真实响应,克服了神经网络需要大量训练样本的问题。通过对两个自由度的非线性结构进行混合试验数值仿真,验证了该方法的可行性。以实际工程的一榀框架为混合试验对象,取一个隔震垫作为试验子结构进行数值仿真,进一步验证了该方法的有效性。     

基于OpenSEES的复杂子结构拟动力试验方法研究

以OpenSEES为核心计算平台,针对框架结构体系取复杂子结构的拟动力试验方法开展研究。探讨了取局部结构体系为试验子结构时的边界条件模拟方法,解决了数值子结构因形成几何可变体系而无法在OpenSEES中求解的问题。通过一榀十二层五跨防屈曲支撑钢框架结构和一榀八层三跨钢筋混凝土框架结构取一层一跨和一层三跨结构体系为试验子结构的拟动力试验,验证了本文子结构拟动力试验方法的可行性与有效性。     

子结构拟动力试验的模型修正法

分别针对剪切模型和杆系防屈曲支撑模型,采用有限元软件OpenSEES整体时程分析方法,研究了试验子结构数量对子结构拟动力试验结果的影响。结果表明:随着试验子结构数量的增多,试验结果精度逐渐提高,呈现出近似二次抛物线形变化规律。在构件数量较多结构体系中,试验子结构数量较少时,子结构拟动力试验的精度不高,试验的意义不大。针对一个单跨两层带斜撑框架模型,基于OpenSEES进行虚拟子结构拟动力试验,采用最小二乘法,利用试验子结构观测数据,在线识别试验子结构的恢复力模型参数,并实时修正与试验子结构有相同恢复力特性的数值子结构恢复力模型。不同试验工况下试验结果对比表明:即使试验子结构数量受到限制,在子结构拟动力试验过程中,基于最小二乘法模型修正方法可以显著提高子结构拟动力试验的精度。     

基于重启策略的学习子句优化方法

以学习子句数据库优化为背景，在原MiniSAT求解器的基础上提出了一种新的学习子句的优化方法.该方法基于博弈论的思想，在若干次重启后，根据当前求解器的实时反馈信息改进MiniSAT原有的增长参数，尽可能靠近学习数据库中子句存储量的均衡点，从而使学习库的存储量尽可能达到Pareto最优.实验表明:所提的优化方法是有效的，并在随机SAT问题上胜过现有优化方法.该方法既不会因为学习数据库的子句过多而影响单元传播速度，也不会因为学习数据库中的子句过少而破坏学习的整体性.     

BP神经网络的改进及应用

合理的选择网络结构是BP神经网络研究中一个重要问题.对传统的BP网络结构进行了改进,在确定BP网络的隐层节点个数时给出了BP网络结构的自适应算法,使得隐层节点的选取动态实现,增强了BP神经网络的适应能力.并应用改进后的BP网对高校教学工作水平评估体系进行建模,为高校教学管理决策提供了科学依据.