应答器控制接口回波损耗测试网络建模与研究

应答器控制接口（the Balise controlling interface）C接口作为轨旁电子单元（Lineside Electronic Unit,LEU）与有源应答器的通信接口,其工作性能直接影响信息传输的可靠性.为研究C接口的传输特性,提出了基于传输线理论的C接口回波损耗网络模型.该模型首先对传输信号进行傅氏变换,利用传输线理论建立电缆传输二端口级联网络模型,然后将C接口信号通过不同阻抗匹配条件的网络模型进行仿真,并与其相对应的C接口回波损耗测试网络适配器的实际输出结果进行比较,结果表明：本文网络模型仿真结果与实际测量结果一致,其传输过程存在明显的吉布斯效应,且在不同阻抗匹配条件下：回波损耗测试网络对信号传输会有上升沿冲击以及半周期的延时,造成信号畸变等,降低了信号传输质量.搭建的网络模型可为进一步研究C接口传输特性,提高信号传输性能等提供理论支撑.     

小型化道路积雪清扫压块装置研制

基于小区、校园等狭小环境道路积雪清理及转运需求,采用模块化设计理念,研制一款集清雪、送雪、压雪、码雪功能于一体的小型化道路积雪清扫压实装置.给出设计方案,对关键的积雪压实、雪砖码放功能单元等进行详细的结构设计,在此基础上,运用多体动力学分析软件Adams仿真分析雪砖压制机构的工作可行性.该装置可为冬季路面积雪的高效转运和就地处理提供新的解决途径.     

基于CT扫描的花岗岩残积土3D大孔隙定量表征及流动模拟全文替换

为深入理解含大孔隙土体内部水分运移机理,本文基于计算机断层扫描(CT)与图像处理技术,构建了含大孔隙(>0.15 mm)的三维(3D)等效孔隙网络模型(PNM),并确定了最优代表性体积单元(REV)的尺寸为300×300×300体素,最后进行了大孔隙空间拓扑结构特征定量表征、PNM单相流动及3D大孔隙水-气两相流动模拟.研究结果表明,孔径较小的孔隙数量较多,超过80%的大孔隙孔径集中在0.15～1.00 mm.孔隙拓扑空间结构差异性较大,配位数主要集中在20以内,但部分可达60以上.孔隙平均配位数在3～7之间,平均连通孔隙半径>2 mm.单相流仿真表明,孔隙结构的复杂程度与CT扫描分辨率,共同导致模拟渗透率与测试结果出现一定差异,但主渗流方向误差仅为3.81%.两相流仿真表明,渗流初期驱替前缘近乎呈直线状,随后呈指进状,之后直至结束,呈不规则状.孔隙残余气主要以块状分布于孔隙边、死角和孔喉突变部位.随渗流时间增加,水相饱和度呈上升趋势(气相饱和度呈下降趋势),之后逐渐趋于稳定状态,最终水相和残余气相饱和度分别趋于94.92%和5.08%.该研究能较好地揭示重构土的细观渗流机...     

基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性.针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit,GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将...     

基于双层光刻技术制备神经血管单元三细胞共培养微流控芯片

目的:应用双层软光刻技术和微流控芯片技术,制备以星形胶质细胞为桥梁,神经元-星形胶质细胞-脑微血管内皮细胞在同一立体空间或平面内肩并肩生长的微流控芯片.方法:(1)设计一种贯通三通道神经血管单元的体外共培养微流控芯片模型.(2)基于双层光刻技术制备芯片模板及神经血管单元共培养微流控芯片.(3)测算不同通道进样流速比.(4)在芯片内培养神经血管单元3种要素细胞.结果:(1)芯片内3个主流道的长度均为1 cm,高度均为45μm,中间主流道的宽度为570μm,两侧主流道的宽度均为500μm.设计流道间孔径的长度均为30μm,宽度和高度均为10μm,孔径的间距均为15μm.(2)甩两层光刻胶,第1层结构高度为10μm、第2层结构高度为35～40μm、总高度约为45μm的芯片模板进行后续试验.(3)A、B、C三通道进样流速比为5∶6∶5.(4)明场下神经元、星形胶质细胞和脑微血管内皮细胞在微流控芯片内以星形胶质细胞为桥梁背靠背生长.结论:本研究设计一种神经血管单元三细胞共培养微流控芯片,使3种要素细胞以星形胶质细胞为桥梁在同一平面肩并肩生长,能更好地模拟体内细胞所处的微环境,有助于细胞间相互作用...     

基于深度学习GRU网络的UWB室内定位优化

为减少信号传输质量和距离估计算法等因素对定位精度的影响,将深度学习应用于超宽带（ultra wide band,UWB）室内定位系统,利用门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）网络代替传统UWB室内定位系统中的三边测量过程,以提高UWB室内定位精度。在得到定位标签到基站的距离信息后,将距离信息输入GRU网络中,输出最终位置坐标。GRU作为循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的变种,既含有RNN处理时序数据的优势,又解决了RNN中的长程依赖问题。对GRU网络模型中不同学习率、优化器、批量大小、网络层数、隐藏神经元数量参数进行调整和训练。结果表明,基于GRU网络模型的UWB室内定位系统显著提高了定位精度,平均定位误差为6.8 cm。     

基于时频域融合和ECA-1DCNN的航空串联故障电弧检测

为了快速准确地检测航空交流线路中出现的串联故障电弧,提出了一种基于时频域融合和加入高效注意力机制(efficient channel attention, ECA)的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1DCNN)的故障检测算法。首先,搭建航空交流电弧故障实验平台,负载选择多类型、多参数值进行电流信号的采集;其次,为了保留更多的故障信息,分析其特征频段,经过大量数据验证,航空串联电弧在发生时,1 000～4 000 Hz分量具有一定的占比,因此将原始信号与特征频段进行融合,融合后的一维数据作为模型输入;最后,搭建ECA-1DCNN检测模型,进行训练,并通过K折交叉验证模型的有效性,得到测试集平均准确率为97.96%。该方法网络层数较少,计算快速,避免了复杂时频域计算过程,较为智能,对航空串联电弧检测装置的研究提供了理论参考。     

糯米浆灰土无侧限压缩和三轴剪切离散元分析

糯米浆灰土是一种常见的遗址保护建筑材料,为研究糯米浆灰土压缩加载过程中的糯米-石灰胶结破坏和接触组构演化情况,采用离散单元法开展了糯米浆灰土无侧限压缩和三轴剪切离散元模拟。首先基于软胶结模型考虑糯米浆-石灰的强度特征,制备了糯米浆灰土离散元试样;然后通过参数敏感性分析为试样赋予合理的接触模型等效模量和胶结强度参数,最后对试样开展无侧限和三轴压缩模拟。结果表明：离散元模拟能再现糯米浆灰土加载试验的主要特征;加载过程中胶结破坏数量先缓后快增加,最终趋于平缓,胶结破坏呈现一定的聚集效应;无侧限压缩下胶结接触主要发生拉伸破坏,随着围压增加,剪切破坏接触数量增加;试样偏组构快速增加段为胶结破坏诱发。     

基于MPC8260与NP7250微码通信模块的设计与实现

文章给出了基于AMCC的NP7250、NPX5700和NPX5800交换套片的全IP交换平台的构建方案,重点介绍了在高性能的网络处理器NP7250和嵌入式微处理器MPC8260之间的微码通信模块的设计与实现的方法,微码通信模块由两个部分组成：处于用户数据面（网络处理器侧）的通信模块UCOM和控制面（主CPU侧）的通信任...     

有保护单元的并联系统的最优分配

研究了由2个保护单元在2个被保护单元构成并联系统中的最优分配问题,并给出了证明.