含微型燃气轮机发电的配电网综合负荷建模

为了研究含微型燃气轮机发电(microturbine generation,MTG)的配电网综合负荷模型,建立了适合用于分布式发电仿真的MTG数学模型,提出了MTG三阶微分状态方程的等效描述模型,通过建模仿真验证了模型的有效性.在此基础上,提出了含MTG的配电网广义综合负荷模型结构——MTG等效描述模型并联传统综合负荷模型.在3种不同负荷水平、不同扰动程度条件下对该广义综合负荷模型的有效性进行了检验,验证结果表明,本文所提出的广义综合负荷模型具有较好的自描述能力、泛化能力和参数稳定性.     

基于元编程技术的硬件设计模式研究

针对硬件设计的复杂性和自动化效率低等问题，提出了一种基于时钟处理的硬件设计模式．该模式充分考虑了软、硬件模式设计的互通性，并结合元编程技术，将成熟的软件设计模式的思路应用于硬件设计之中．它的核心是：用高速集成电路硬件描述语言（VHDL）解析器分析已知器件的接口，构造语法树，抽取生成器的变量值；将生成器用元程序封装在域实体之中；按照设计模式的作用和具体的变量值生成详细的VHDL代码．应用实例表明，所提模式生成的代码有效性高，设计过程可行性强，可广泛应用于复杂的时钟控制系统的设计领域．     

高频电子线路课程设计——语音调频发射系统设计

双路语音通信系统是两个不同的语音信号通过调制到两个不同的频率段上后相加,然后分别解调输出互不影响的语音信号。在该设计中主要运用到调制和解调。调制在语音通信中具有重要的作用。通过调制,不仅可以进行频谱搬移,把调制信号的频谱搬移到所希望的位置上,从而将调制信号转换成适合于倍道传输或便于信道多路复用的已调信号,而且对系统的传输有效性和传输可靠性有着很大的影响。调制方式往往决定了一个通信系统的性能。     

超低空空投非线性PIO预测方法

在超低空空投下滑阶段,容易出现驾驶员诱发振荡即PIO(Pilot Induced Oscillation)问题,在此基础上分析了空投下滑拉平阶段产生PIO的主要致因,并建立含作动器速率限制的人机闭环系统,推导了闭环系统PIO发生的公式。基于同步和Neal-Smith驾驶员模型以及不同作动器速率饱和值运用描述函数法和GAP准则预测某型运输机PIO趋势。不同驾驶员模型PIO预测结果不同,同步驾驶员模型比Neal-Smith驾驶员模型仿真效果好,运用同步驾驶员模型进行预测,当驾驶员操纵增益绝对值大于11.5时,人机闭环系统失稳,容易产生PIO问题。仿真结果表明,若PIO是由驾驶员粗暴操纵所致,可通过减小操纵增益有效避免PIO的发生,在合理且允许范围内提高运输机舵机作动速率限制值可在一定程度避免PIO的发生。     

数字电路设计的改进遗传算法

针对传统遗传算法应用于数字电路设计时出现的未成熟收敛和收敛速度慢等问题,提出了一种新的改进遗传算法,该算法对每次迭代产生的种群进行适应度分布和个体差异度的统计,并根据统计结果进行种群规划.实验结果表明,该算法使种群具备更好的多样性,从而显著地提高了电路的正确率和算法的收敛速度.     

处突维稳行为建模仿真方法研究

非战争军事行动能力建设是我军建设的一个重要内容。目前极少有针对非战争军事行动的建模仿真研究。基于描述任务逻辑理论建立了一个计算机生成群体兵力模型GCGF。该模型具有层次结构,适宜描述不同规模的群体。并采用该模型对处突维稳型非战争军事行动进行了分析研究,军事群体对象能够正确做出符合处突原则的反应,效果良好,达到了预期目的。     

一种总线扩展的实现方法

从总线结构和扩展方法出发,简要地分析了共享式总线和开关式总线的优缺点,并在此基础上介绍了一种使用交叉开关进行总线扩展的实现方法。交叉开关对于系统总线的扩展以及多处理器之间的互连都有很重要的意义。我们在单片FPGA中完成了6个端口、32位数据总线宽度交叉开关的设计。测试结果表明,这个设计对于总线带宽的扩展具有实用价值。     

钢锭轧前生产过程计算机仿真培训系统的设计与开发

以大型冶金联合企业的钢锭轧前生产过程为对象,研制开发了一套计算机仿真培训系统,介绍了相应的硬件结构、软件实现和系统功能。文［１］则详细讨论了仿真数学模型及其工业验证结果     

基于深度分割的端到端雷达信号分选

针对传统的雷达信号分选方法严重依赖预置参数、先验信息和结构不灵活的问题,提出一种基于深度分割的端到端雷达信号分选方法。首先将采集到的脉冲描述字映射成脉冲序列图像,同时保留像素点对脉冲的索引;然后利用训练好的深度分割模型U-Net对脉冲序列图像分割获得像素点分类结果;最后根据像素点索引和像素点分类结果对所有脉冲进行搜索归类,整个过程采用端到端形式。实验表明,该方法能够加强对捷变参数的分选能力,如频率捷变雷达、脉组捷变频等雷达参数,以及对时频域混叠、脉冲丢失严重等未知电磁环境中信号的分选能力。