一种改进部分元等效电路模型及其在互连封装分析中的应用

提出了一种改进的部分元等效电路模型,它以矢量磁位的积分表达式和洛仑兹规范代替了矢量磁位和标量电位的积分表达式,对积分方程进行展开。避免了复杂介质结构中的电容矩阵提取,节省了计算时间,同时,它以描述系统的改进节点法方程（ＭＮＡ）代替了具体的等效电路。该模型可方便地嵌入更大的系统进行分层次的综合分析。数值计算的结果与文献值吻合较好,表明该方法有较高的可靠性。     

基于取样积分技术的数据采集系统

为了实现从强噪声中提取微弱信号,设计了一种基于取样积分技术的数据采集系统,并就系统的结构、设计中的关键电路进行了研究,提出了一套完整的信号采集方案。系统中以积分电容作为取样信号的载体,积分的过程本身就是信号累加的过程,因此避免了在传统密集采样过程中数据量庞大及数据处理难的问题,实现了从强噪声中提取毫伏级信号。实验结果表明,取样积分方法改善了系统的信噪比,提高了信号的识别能力(在无需放大条件下,可检测的有效信号的动态范围达130 dB),在具体应用中取得了良好的效果。     

一种改进部分元等效电路(PEEC)模型及其在互连封装分析中的应用

提出了一种改进的 PEEC模型 ,它以矢量磁位的积分表达式和洛仑兹规范代替了矢量磁位和标量电位的积分表达式 ,对积分方程进行展开。这样做可以避免复杂介质结构中的电容矩阵提取 ,大大节省了计算时间。同时 ,它以描述系统的改进节点法方程 (MNA)代替了具体的等效电路。这一模型可方便地嵌入更大的系统进行分层次的综合分析中。数值计算的结果与其他文献吻合较好 ,表明该方法有较高的可靠性。     

位势级数形式的边界积分方程法

就位势问题提出了一种级数形式的边界积分方法,避免了传统边界积分方程法中边界奇异积分的处理和计算,计算结果表明,不仅减少计算程序,而且具有较高精度。     

正反馈数字PID在气体压力控制中的应用

研究分析数字ＰＩＤ控制器在过程控制应中经常出现的积分饱和现象及其相应解决办法。通过深入分析引起积分饱和现象产生的根本原因,及其造成的后果,并结合实例,从数字ＰＩＤ控制器的组成结构着手,针对给出问题提出了在积分控制器中加入抑制因子的解决办法,并给出了一种通用的避免产生积分饱和的因子函数的具体形式。在积分控制器中加入抑制因子能较好的避免因系统状态信号的突变引起的积分饱和现象。     

永磁同步电机无位置传感器控制系统研究

对永磁同步电机无位置传感器控制系统在实际工程应用中存在的技术难点进行分析,提出一种滑模观测器和正弦电压驱动启动相结合的方法,以解决工程应用中低速稳定运行和快速启停的问题,并在系统中采用抗饱和比例积分(PI)控制器以避免系统出现饱和现象.最后,通过试验验证了所提方法的有效性和所开发无位置传感器控制系统的可用性,未来该系统可用于注塑机等机电设备永磁同步电机控制的实际工程中.     

输入输出系统噪信比的计算

为改进噪信比的计算方法，利用系统相关函数的Ｚ变换和逆Ｚ变换关系，导出了系统噪信比的计算公式，它使得噪信比可以直接通过系统模型和噪声模型传递函数的复积分得到。同时，给出了这个复积分的递推计算式，避免了复积分留数的复杂运算，简化了用数字仿真确定噪信比的计算量。并将这一方法推广用于计算多变量系统的噪信比。数值例子说明给出方法是有效的。     

基于C#的高尔夫俱乐部会员管理系统的设计

高尔夫会员管理系统主要是以实际的业务流程为背景而设计的,页面整洁,使用方便。主要以会员信息管理和会员积分管理为核心。本系统的开发和应用,从各方面都体现了当代社会信息管理的智能化和科学化,简化了繁琐的工作模式,提高了工作效率,避免了大量重复性的工作。整个系统由会员信息管理模块、会员积分管理模块、会员卡类型管理模块和会员吧组成。整个系统能够独立运行,符合当今社会的发展。     

薄板级数形式边界积分解

提出了一种级数形式的边界积分方程与传统的边界积分方程法相比,本文方法避免了边界奇异积分的处理和计算,具有计算工作量少,程序简单和精度高的优点,本文就薄板弯曲问题进行了推导和计算,计算结果表明,即使在边 设置少量配点,仍可获得精度很高的数值解。     

一种裂纹各次矩的计算方法及其应用

本文提出了一种利用微分公式计算疲劳扩展裂纹各次矩的一般方法,这种方法只需用数值方法计算一个二维积分,避免了级数方法需要计算多个二维积分的缺点,从而可以节省大量的计算时间。文中给出了本方法在计算球罐失效概率中的应用实例。     

混沌模糊交通控制器的设计

为了克服传统模糊控制输入难以确定的问题,改善模糊控制器的性能,提出了混沌模糊控制器的设计方法,并给出了仿真实例。介绍了混沌预测的原理,给出了实现混沌预测的算法步骤和模糊控制器的设计方法,将混沌预测的输出结果作为模糊控制器的输入,模糊控制器经过模糊化,模糊推理,解模糊一系列的运算过程,得到的结果再与比例因子相乘,得到信号灯的相位时间,仿真结果表明:混沌模糊控制器比传统的模糊控制器性能得到很大的改善。其中,平均停车次数减少30%,平均车速提高18%,车辆平均延误时间减少40%。     

基于MEMS集成加热器的温控系统研究

采用MEMS集成加热器设计一个温控系统。所用的加热器效率达到7.35 mm²K/mW, 且功耗低。加热器面积为6 mm×6 mm, 具有较高的系统集成度。该温控系统采用Fuzzy-PID温度控制算法, 温度稳态误差小于0.1°C, 并且约10秒即达到稳态, 响应速度快。使用该系统对MEMS压力计进行环境温控, 可明显抑制器件的温度漂移。     

基于AHP-FUZZY综合评价法的实验教学质量评价体系

采用AHP与Fuzzy综合评价集成法作为实验教学评价体系的评价方法,运用AHP构建实验教学评价层次体系,计算各指标的权重,再分层次进行Fuzzy综合评判,最后进行实例验证分析,所得结果反映该方法的有效性、可操作性以及公正性．     

永磁同步电机改进模糊超螺旋滑模观测器设计

针对传统超螺旋滑模观测器(super twisting sliding mode observer,STSMO)转速估计策略中存在的高频抖振和鲁棒性差等问题,提出一种改进模糊超螺旋滑模观测器的永磁同步电机转速观测方法。首先,运用归一化前馈锁相环提取转子位置和转速,避免系统在转速斜坡给定时出现观测误差累积现象。其次,将超螺旋滑模观测器与模糊控制器相结合,引入模糊规则对滑模增益进行在线整定,提高系统观测精度及鲁棒性,抑制高频抖振。最后,通过Matlab/Simulink仿真软件对所提策略进行验证,仿真结果表明：相较于传统超螺旋滑模观测器,所提出的改进模糊超螺旋滑模观测器策略下系统整体观测精度高,抖振现象得到抑制。当受到外部负载扰动或内部参数摄动时,系统鲁棒性强。     

Fuzzy控制器的设计及校正

从信息集成的思想出发设计了一类Ｆｕｚｚｙ控制器，并通过对Ｆｕｚｚｙ模型的校止，提高了Ｆｕｚｚｙ控制器的控制精度。     

多属性决策的时间不确定事件流时序推理方法

针对信息物理融合系统时间不确定事件流调度顺序的决策依据单一问题,首先利用D-S证据理论在多证据源概率融合上的优势,充分考虑事件优先级、截止期、紧迫度、事件依赖等多个属性的影响,构建具备多属性特征的模糊结束时刻基本概率分配求解模型。然后,建立D-S证据理论与直觉模糊集的关联模型,求解模糊结束时刻隶属度与非隶属度;最后,利用直觉模糊集负向时间推理理论和相关计分函数推导模糊开始时刻概率得分,得到时序推理结果,并以此确定基于多属性判据的时间不确定事件流调度顺序。实验结果表明,当事件数量增长时,调度准确率可保持在85%以上;当模糊区间限制规模扩大时,调度准确率下降幅度不超过15%。     

公路隧道内最佳行驶速度模糊算法

为寻求计算公路隧道内车辆行驶最佳速度的有效方法，将车速、流量、车流密度、能见度、CO浓度、风速、路面状态、时段、工作日、节假日10个影响指标归结为交通状况、环境状况和交通需求3类因素，给出了具有2层模糊决策结构的最佳速度模糊逻辑算法，并进行了算法设计和仿真。仿真结果表明：该方法能针对隧道交通流的实际情况，充分利用与速度密切相关的信息来确定最佳速度，克服了传统算法依赖历史数据或建模困难的缺陷；得到的最佳速度实时性好，准确性高，可为隧道内行驶速度控制提供可靠的依据。     

电力系统负荷预报的模糊理论方法

基于电力负荷预测工作是整个电力系统规划设计和安全运行的基础,将模糊理论应用到电力系统的负荷预报中,建立了电力负荷预测的模糊时间序列模型．提出了确定系统模糊度最小的方法,并将其应用于实际的电力负荷预报工作．结果表明,该模型预测可以达到较高的精度,效果良好．     

基于改进模糊PID的轮式机器人速度控制器设计

针对轮式机器人在行走过程中存在速度平衡超调较大与调节时间较长、速度平衡效果较差的问题,采用Matlab/Simulink与Carsim仿真软件建立轮式机器人四轮差速运动模型,对于无刷直流电机(BLDCM)系统,在原有模糊PID的基础上,结合抗积分饱和算法与变速积分算法,提出一种改进模糊PID控制的调速方法。仿真结果表明,通过抗积分饱和与变速积分算法改进后的模糊PID控制器与传统模糊PID控制器相比,在机器人速度平衡控制过程中,超调降低30%,调节时间降低33%,具有速度响应时间短、速度响应曲线波动小的优点。搭建了轮式机器人实验验证平台,实验结果表明,改进后的模糊PID控制调速方法的速度响应快,满足轮式机器人速度控制需求。所提设计可为轮式机器人速度稳定系统调试提供理论指导,并可应用于以速度调控为主导的控制系统。     

基于量子进化算法的演化ANFIS模型及其应用

利用量子进化算法对自适应模糊推理系统进行建模,从而利用自适应模糊推理系统和量子进化算法的两方面的优点来对种群结构进行优化,从而达到优化整个模糊推理系统的目的。通过仿真实例,将结合量子进化算法与自适应模糊推理系统分别应用于单输入单输出的模糊系统、多输入单输出模糊系统和多峰非线性模糊推理系统中,通过训练数据和测试数据得出性能的寻优跟踪路径及误差曲线进行比较。实验数据对比表明,ANFIS的缺点是精度低,GA-ANFIS的缺点是训练时间过长,而QEA-ANFIS主要摒弃了ANFIS训练的精确度上述两个系统的明显缺陷,既提高了精度又缩短了训练时间。