时间分数阶对流扩散方程的有限点法分析

基于有限差分法得到时间离散格式和利用有限点法建立离散代数系统,提出了数值求解时间分数对流扩散方程的无网格有限点法,详细推导了时间离散格式是无条件稳定的和该方法的理论误差估计.数值算例验证了理论结果,并验证了该方法的有效性和收敛性.     

无负压供水设备技术分析

对无负压供水技术进行了分析,指出了设计或使用不合理时可能出现的问题;提出了正确使用无负压供水技术的工程措施.     

计算机硬件课程教学问题初探

通过对普通本科院校计算机硬件课程教学中现存的问题的深入分析,针对计算机硬件课程的特点和现有的教学体制和模式,探讨性提出提高计算机硬件课程教学质量的对策.     

基于电喷印集成制造阵列化嵌金属电极柔性微流体管道

微流控芯片在生物、化学、医学等领域受到了研究者们的广泛关注,尤其是含有金属电极的微流体管道在毛细电泳、电化学微量检测、生物医学工程和柔性电子领域具有广泛的需求前景.文章提出了一种简单按需制备阵列化嵌金属电极柔性微流体管道的方法.该方法基于电喷印直写技术并结合翻模和湿法刻蚀工艺,实现了嵌金属电极柔性微流体管道阵列的制备.首先,通过在线性转动接收基底上叠加直写聚乙烯醇(PVA)纤维,制备了可嵌入聚二甲基硅氧烷(PDMS)的表面光滑的线性凸起微结构(线宽为10～100μm,高宽比可大于1:2),并以此作为模板,实现了阵列化柔性微流体沟道的制造;其次,通过在平动接收基底上直写光刻胶作为保护层,并结合湿法刻蚀工艺,实现了在含有微流体沟道阵列的柔性基底上金属图案化导电电极(线宽低至5μm)的灵活制造;最后,对通入不同浓度盐溶液的微流体管道进行电学测试,验证了其管道的导通性和金属电极的导电性.结果表明:基于电喷印的集成制造流程可以灵活、简单、高效、低成本的按需加工阵列化嵌金属电极柔性微流体管道,有望应用在生物医学工程和柔性电子等领域.     

非约束环境下的实时人脸检测方法

在不受限制的场景下,人脸检测大多部署在移动端或者边缘设备上,这些设备计算能力低且内存较小.使用无锚检测思想,基于CenterNet无锚检测器,提出以人脸为点的检测方法.不需要人工预先设置锚框,也不需要使用非极大值抑制来后处理,模型变得简单且高效.模型的骨干网络使用改进的ShuffleNetV2,轻量级网络保证了模型参数...     

高校校园网环境下的计算机教学模式(综述)

信息技术在教学中的使用越来越广泛,在校园网络环境下,教师应建立现代教学理念,分析计算机教学中存在的问题,了解校园网的基本组成和功能,力求转换师生角色,探索出新的教学模式,逐步引导学生充分利用计算机网络资源,进行网上探究,自主学习和协作学习,从而大幅度提高教学效果。     

基于SWIPT的无小区大规模MIMO-NOMA系统能量效率研究

无小区大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)与非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)都是未来6G的使能技术。无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)技术在进行信息解码的同时收集能量,与无小区大规模MIMO-NOMA优势互补。文中基于SWIPT研究无小区大规模MIMO-NOMA系统中的能量效率问题,通过联合优化功率分配系数和SWIPT的时隙切换(Time Switching, TS)系数,提高系统的能量效率。为了最大化能量效率,采用布谷鸟算法设计功率分配系数。考虑一种特殊情况,将所有终端的TS系数设置相同,进而推导了最佳TS系数的封闭表达式。仿真结果表明,相较于几种已有方案,文中提出的优化方案可以显著提升系统的能量效率。     

基于气动弹性共振的无叶发电风机发电原理研究

目前,能源问题日益紧张,尤其是电力资源短缺直接影响着经济发展的命脉,采用清洁能源成为必由之路,而广泛使用的水平式风力发电机存在诸多缺陷。文章提出了一种基于气动弹性共振的具有良好使用性能的无叶发电风机,就该无叶发电风机的理论基础及可行性展开研究,运用理论方法求解这一流固耦合过程存在计算上的局限性,而应用有限元分析则可以压缩工作量。研究成果可为后期制造相关产品提供理论支撑。     

无人机编队时差定位时的空间布局分析

为解决多站站址布局问题,提出一种基于改进樽海鞘群算法(SSA)的无人机编队站址布局优化算法.通过将樽海鞘群算法与反向学习策略(OBL)结合,以提高樽海鞘种群的多样性,可扩大搜索范围,提升全局勘探能力,从而提升算法寻优能力.以最小化目标所在区域内平均定位误差作为目标函数,对无人机编队进行被动时差定位的站址布局进行优化.在...     

多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制

对难以建模的多变量非线性系统的控制难题,提出改进的具有辅助向量的多变量全格式动态线性化方法,采用其逼近非线性系统,用其构成预测模型,将其转化为具有耦合的若干个子系统,利用直接极小化指标函数自适应优化算法辨识其参数,将多变量线性扩张观测器的线性控制输入项改进为关于观测状态和控制输入向量及其微分的向量函数,并由该向量函数的逆向量函数构建当前控制输入向量,因其未知,使用对角回归神经网络逼近控制输入向量函数,采用多变量非线性递推最小二乘法优化对角回归神经网络连接权及多变量线性自抗扰控制参数,综上研究提出在线优化参数的多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制算法。仿真研究表明系统响应精度高,性能好,优于传统的线性自抗扰控制算法。