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橡膠-金屬緩沖彈簧在飛機(jī)舵機(jī)電液伺服系統(tǒng)中的應(yīng)用[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)飛機(jī)舵機(jī)電液伺服系統(tǒng)在抑制多余力干擾時(shí)，緩沖裝置無(wú)法實(shí)現(xiàn)變剛度連續(xù)加載的問(wèn)題,，采用在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中設(shè)置橡膠金屬緩沖彈簧的結(jié)構(gòu)補(bǔ)償方法,。首先，設(shè)計(jì)橡膠金屬緩沖彈簧結(jié)構(gòu),，利用ANSYS仿真軟件構(gòu)建有限元模型并對(duì)其進(jìn)行性能分析,。通過(guò)構(gòu)建飛機(jī)舵機(jī)電液伺服系統(tǒng)各元件數(shù)學(xué)模型，從而得到系統(tǒng)整體數(shù)學(xué)模型,。最后,，利用MATLAB仿真軟件驗(yàn)證該方法的可行性和有效性。研究結(jié)果表明,，橡膠金屬緩沖彈簧能夠達(dá)到技術(shù)指標(biāo)要求,，改善系統(tǒng)穩(wěn)定特性，具有較高的工程實(shí)踐價(jià)值,。

發(fā)表于：12/15/2020 2:50:12 PM

基于NOR Flash的卷積計(jì)算單元的設(shè)計(jì)[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

提出一種基于NOR Flash的模擬卷積運(yùn)算單元,，與同類模擬卷積運(yùn)算單元相比具有高精度、高能耗比,、低噪聲的特點(diǎn),。該單元采用存算一體架構(gòu)，將卷積核的權(quán)重參數(shù)以閾值電壓的方式存儲(chǔ)在Flash中,，輸入圖片經(jīng)過(guò)模擬卷積運(yùn)算得到輸出圖片,。在SMIC 65 nm浮柵工藝下，使用SOBEL邊緣檢測(cè)算法評(píng)估該單元的性能,。仿真結(jié)果表明,，在3.3 V電源電壓，100 MHz時(shí)鐘下,，實(shí)現(xiàn)一個(gè)3×3卷積核的Flash陣列的能耗比達(dá)到0.18 TOPS/W,，卷積計(jì)算結(jié)果的峰值信噪比(PSNR)為39.05 dB。

發(fā)表于：12/15/2020 2:39:56 PM

一種低相位噪聲的正交電感電容壓控振蕩器的設(shè)計(jì)[電子元件][工業(yè)自動(dòng)化]

在相同的功耗下,，串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器相位噪聲性能優(yōu)于并聯(lián)耦合電感電容壓控振蕩器,。但是在傳統(tǒng)的串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器中，LC諧振腔中存在45°的相位偏移使得其相位噪聲被惡化,。因此提出一種交流偏置的串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器,。該振蕩器中的LC諧振腔的相移接近0°,并且耦合MOS管的低頻噪聲上變頻的相位噪聲部分受到抑制,。所以該交流偏置的串聯(lián)耦合正交電感電容壓控振蕩器可以獲得較好的相位噪聲性能。所提出的正交電感電容壓控振蕩器在TSMC 180 nm CMOS工藝下設(shè)計(jì)完成,。其輸出頻率調(diào)諧范圍為2.34 GHz~2.60 GHz,，電源電壓為1.8 V，功耗約為11.2 mW,。輸出頻率為2.58 GHz時(shí),，3 MHz頻偏處的相位噪聲為-140.1 dBc/Hz,，相較于傳統(tǒng)串聯(lián)耦合正交振蕩器優(yōu)化了6.4 dB,。該振蕩器的品質(zhì)因子為188.3 dBc/Hz，平均相位誤差為0.05°,。

發(fā)表于：12/15/2020 2:00:30 PM

一種26~28 Gb/s高能效低抖動(dòng)Bang-bang CDR設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

一種26~28 Gb/s高能效低抖動(dòng)Bang-bang CDR設(shè)計(jì)蔣姝潔,，林福江(中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 微電子學(xué)院，安徽合肥 230026)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一款26~28 Gb/s的高能效低抖動(dòng)Bangbang CDR電路,，采用改進(jìn)的全速率非線性鑒相器結(jié)構(gòu),，提高了鑒相器電路的輸入靈敏度，改善高數(shù)據(jù)速率下磁滯效應(yīng)的影響,，從而提升環(huán)路整體的抖動(dòng)性能,；通過(guò)壓控振蕩器和壓控振蕩器緩沖電路協(xié)同調(diào)諧的方式減小為驅(qū)動(dòng)大的鑒相器負(fù)載的時(shí)鐘緩沖電路的功耗。采用TSMC 40 nm CMOS工藝,，輸入231-1 300 mVPP的偽隨機(jī)二進(jìn)制序列(PRBS)數(shù)據(jù),，在28 Gb/s下該時(shí)鐘數(shù)據(jù)恢復(fù)電路恢復(fù)出的時(shí)鐘抖動(dòng)為1.66 ps (pp)，數(shù)據(jù)抖動(dòng)為1.81 ps (pp),；在注入4 MHz正弦抖動(dòng)的情況下,，抖動(dòng)容限小于0.75 UIpp。在1 V電源電壓下,，功耗小于38.5 mW,。

發(fā)表于：12/15/2020 1:48:00 PM

基于DenseNet和深度運(yùn)動(dòng)圖的行為識(shí)別算法[其他][其他]

結(jié)合深度信息以及RGB視頻序列中豐富的紋理信息，提出了一種基于DenseNet和深度運(yùn)動(dòng)圖像的人體行為識(shí)別算法,。該算法基于DenseNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，首先獲取彩色紋理信息和光流信息，然后從同步的深度視頻序列獲取深度信息,，以增強(qiáng)特征互補(bǔ)性,；再將空間流、時(shí)間流和深度流三種特征信息分別作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,；最后通過(guò)LSTMs進(jìn)行特征融合和行為分類,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在公開的動(dòng)作識(shí)別庫(kù)UTDMHAD數(shù)據(jù)集上,，該算法識(shí)別準(zhǔn)確率為 92.11%,，與該領(lǐng)域中的同類算法相比表現(xiàn)優(yōu)異,。

發(fā)表于：12/15/2020 1:39:00 PM

一種小型化、遠(yuǎn)距離,、平面掃描式激光雷達(dá)避障系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于激光雷達(dá)的無(wú)人機(jī)避障系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)探測(cè)和定位前方障礙物,。首先介紹了四種避障技術(shù)并對(duì)其性能進(jìn)行了分析,；其次，闡述了基于激光雷達(dá)的無(wú)人機(jī)避障技術(shù)的研究進(jìn)展,。在此基礎(chǔ)上,，針對(duì)避障系統(tǒng)普遍存在的重量、功耗,、作用距離和數(shù)據(jù)輸出率等多指標(biāo)相互制約的問(wèn)題,，提出了一種小型化、遠(yuǎn)距離,、平面掃描式激光雷達(dá)避障系統(tǒng)解決方案,。借助高速脈沖調(diào)制、單光子測(cè)距,、波形高速采樣以及轉(zhuǎn)鏡掃描等技術(shù),，以FPGA為主控芯片，避障系統(tǒng)作用距離達(dá)300 m,，掃描角分辨率為0.1°,，為可靠獲得障礙物信息提供了重要保障。

發(fā)表于：12/15/2020 1:37:46 PM

基于注冊(cè)碼的軟件授權(quán)保護(hù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

目前國(guó)內(nèi)軟件加密授權(quán)技術(shù)的發(fā)展較為緩慢,，針對(duì)傳統(tǒng)的軟件保護(hù)方式單一,，軟件授權(quán)方式不靈活的問(wèn)題，提出了基于注冊(cè)碼的軟件授權(quán)保護(hù)方案,，設(shè)計(jì)了軟件的加密授權(quán)和檢驗(yàn)流程,，對(duì)軟件加密授權(quán)的各環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。該方案不僅為用戶提供了軟件的授權(quán)保護(hù)機(jī)制,，如時(shí)間授權(quán),、功能授權(quán)等，還能在離線環(huán)境下增強(qiáng)軟件的保護(hù)作用,，具有較高的安全性和實(shí)用性,。

發(fā)表于：12/15/2020 1:15:09 PM

基于湍流大渦算法的煙氣擴(kuò)散對(duì)人員逃生影響研究[其他][其他]

以氣體流動(dòng)控制方程為基礎(chǔ),，基于湍流大渦算法研究國(guó)防工程不同出口類型防火分區(qū)不同位置著火點(diǎn)發(fā)生火災(zāi)時(shí)煙氣擴(kuò)散規(guī)律，分析走廊煙氣特征參數(shù)分布和人員逃生時(shí)的火災(zāi)危險(xiǎn)性,。研究表明：對(duì)于雙向型出口,，走廊煙氣和空氣分布有明顯熱分層現(xiàn)象，走廊能見度最好,、溫度最低,；單向型出口溫度沿走廊呈衰減趨勢(shì)，在著火房間處走廊溫度較高,；CO2濃度在各種出口類型下均能滿足人員逃生要求,；全封閉型分區(qū)能見度低，火場(chǎng)溫度高,，火災(zāi)危險(xiǎn)性最大,。

發(fā)表于：12/15/2020 1:13:00 PM

一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡(luò)的序列推薦算法[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

傳統(tǒng)基于協(xié)同過(guò)濾和矩陣分解的靜態(tài)表示推薦算法,，不能很好地體現(xiàn)用戶的動(dòng)態(tài)興趣,。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行序列推薦，但存在序列之間的長(zhǎng)距離依賴性差,、各項(xiàng)目的區(qū)分度差等問(wèn)題,。由此提出一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡(luò)的序列推薦算法，根據(jù)Word2vec算法,，引申item2vec和user2vec,，初始化用戶和項(xiàng)目的固定表示嵌入矩陣，通過(guò)結(jié)合注意力機(jī)制和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long ShortTerm Memory,LSTM)解決序列之間的長(zhǎng)距離依賴性差和區(qū)分度差問(wèn)題,。利用記憶網(wǎng)絡(luò)獲取用戶的動(dòng)態(tài)鄰居,，加強(qiáng)用戶的動(dòng)態(tài)表示，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的推薦,。通過(guò)在MovieLens數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，所提出的算法相比其他算法推薦效果顯著提高。

發(fā)表于：12/15/2020 1:05:11 PM

一種基于雙目SLAM的環(huán)境建模方法[其他][其他]

利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模是機(jī)器人環(huán)境感知相關(guān)研究的一項(xiàng)重要工作,。提出了一種基于雙目SLAM的建模方法,。該方法的主要思想是利用雙目SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)獲取相機(jī)位姿,，并利用雙目相機(jī)直接獲取場(chǎng)景的深度圖,，然后將二者融合成場(chǎng)景的點(diǎn)云地圖。由于雙目相機(jī)直接獲取的深度圖像誤差點(diǎn)較多,，因此提出了一種基于視線約束的點(diǎn)云濾波方法,，來(lái)消除場(chǎng)景點(diǎn)云中的誤差點(diǎn)。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了建模的效果,，以及視線約束點(diǎn)云濾波的有效性,。

發(fā)表于：12/15/2020 10:36:00 AM