国产真实露脸在线,91精品人妻在线,亚洲中文字幕一区在线观看

采用矩陣遞歸的最小測(cè)試用例集生成算法[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

符合MC/DC準(zhǔn)則的最小測(cè)試用例集算法具有重要的實(shí)用價(jià)值,。首先將布爾表達(dá)式轉(zhuǎn)換為語(yǔ)法二叉樹，然后采用矩陣組合邏輯運(yùn)算方法逐層遞歸,，從而獲得完備的MC/DC最小測(cè)試用例集,。經(jīng)驗(yàn)證，矩陣組合邏輯運(yùn)算方法是合理的,、正確的,。該方法對(duì)于非平凡布爾表達(dá)式可快速獲取完備的MC/DC最小測(cè)試用例集，同時(shí)也可以處理帶耦合條件的復(fù)雜布爾表達(dá)式,。

發(fā)表于：4/22/2020 11:22:00 AM

基于CNN-LSTM的太陽(yáng)能光伏組件故障診斷研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

太陽(yáng)能光伏產(chǎn)業(yè)近年發(fā)展迅速,，準(zhǔn)確診斷光伏組件故障位置及類型可以提升運(yùn)維人員的工作效率。提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長(zhǎng)短期記憶模型(Convolutional Neural Networks-Long Short Term Memory,，CNN-LSTM)的深度學(xué)習(xí)診斷模型,，利用電站原有設(shè)備就可完成檢測(cè)任務(wù)。首先提出了一種依據(jù)電流值的組件故障分類方式,；然后,，檢測(cè)模型根據(jù)光伏陣列布局特點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種特征提取算法，分別提取光伏陣列電流橫向與縱向特征,，來(lái)獲取空間與時(shí)間上的特性,；再通過(guò)CNN網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)橫向特征做進(jìn)一步的提取與縱向特征的壓縮，以解決特征種類單一及訓(xùn)練緩慢的問(wèn)題,；最終進(jìn)入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成對(duì)光伏組件的故障診斷,。

發(fā)表于：4/22/2020 10:59:00 AM

一種改進(jìn)的粒子濾波檢測(cè)前跟蹤算法[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)多個(gè)信噪比相差較大時(shí)容易發(fā)生的目標(biāo)漏檢問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的多目標(biāo)雙層粒子濾波檢測(cè)前跟蹤算法(IM-PF-TBD),。算法采用雙層粒子濾波結(jié)構(gòu),，在目標(biāo)檢測(cè)層中，采用錦標(biāo)賽選擇方法對(duì)檢測(cè)粒子群進(jìn)行重采樣,，選取多個(gè)權(quán)重相差較大的粒子,，通過(guò)粒子聚類同時(shí)檢測(cè)多個(gè)目標(biāo)，提高了檢測(cè)初期較弱目標(biāo)的存在概率,。此外,，算法提出了粒子群融合方法用于新發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的驗(yàn)證，便于目標(biāo)檢測(cè)后虛假目標(biāo)的剔除。仿真結(jié)果表明,，所提算法能有效改善信噪比較小的目標(biāo)的檢測(cè)概率并降低目標(biāo)RMSE,。

發(fā)表于：4/21/2020 3:00:00 PM

密閉立方體爆炸沖擊波數(shù)值模擬分析[測(cè)試測(cè)量][其他]

針對(duì)爆炸沖擊波對(duì)密閉立方體結(jié)構(gòu)的毀傷效果展開研究，在自由場(chǎng)爆炸沖擊波理論的基礎(chǔ)上,，分析了密閉立方體內(nèi)爆炸沖擊波的傳播規(guī)律及特性,，并推算出傳導(dǎo)公式；通過(guò)采用對(duì)立方體模型的特征點(diǎn)進(jìn)行理論計(jì)算和LS-DYNA有限元分析軟件數(shù)值模擬仿真的方法,，對(duì)比了不同測(cè)點(diǎn)的首個(gè)沖擊波超壓的理論計(jì)算值和數(shù)值模擬仿真值,。結(jié)果表明，在密閉立方體內(nèi)3個(gè)特征測(cè)點(diǎn)仿真值均與理論計(jì)算值相符,，可為實(shí)際測(cè)量時(shí)傳感器的選型與測(cè)點(diǎn)的布置提供理論參考依據(jù),。

發(fā)表于：4/21/2020 1:58:00 PM

基于電磁感應(yīng)式的無(wú)線充電傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真[測(cè)試測(cè)量][汽車電子]

針對(duì)當(dāng)前有線充電方式布線復(fù)雜、缺少靈活性等缺點(diǎn),，以電動(dòng)自行車為例,，設(shè)計(jì)了一種基于電磁感應(yīng)式的無(wú)線充電傳輸系統(tǒng)，分別對(duì)電磁和電路兩部分進(jìn)行研究,，設(shè)計(jì)了無(wú)線充電傳輸系統(tǒng)線圈模型，并成功地制造了線圈,。利用ANSYS Maxwell軟件對(duì)設(shè)計(jì)線圈進(jìn)行了仿真,，得到了線圈之間的電感系數(shù)、互感系數(shù)和耦合系數(shù),，仿真結(jié)果驗(yàn)證了設(shè)計(jì)系統(tǒng)的可行性,。

發(fā)表于：4/20/2020 10:43:00 AM

基于Q-學(xué)習(xí)算法的有狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議模糊測(cè)試方法研究[測(cè)試測(cè)量][信息安全]

現(xiàn)有的有狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議模糊測(cè)試技術(shù)在測(cè)試時(shí)，輔助類型報(bào)文重復(fù)交互,，測(cè)試效率低,，且為確保測(cè)試用例有效性，僅向協(xié)議實(shí)體輸入報(bào)文類型與被測(cè)狀態(tài)相對(duì)應(yīng)的測(cè)試用例,，導(dǎo)致無(wú)法發(fā)現(xiàn)由報(bào)文異常輸入順序所引出的協(xié)議缺陷,。針對(duì)這些問(wèn)題，基于Q-學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)出一種有狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議模糊測(cè)試方法,，不需要引導(dǎo)狀態(tài)的輔助報(bào)文,，且能在確保一定的測(cè)試用例有效性前提下，進(jìn)行報(bào)文異常輸入順序測(cè)試,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，所提出的模糊測(cè)試方法可以顯著提高測(cè)試效率和漏洞挖掘能力。

發(fā)表于：4/20/2020 10:20:00 AM

一種1 GHz～6 GHz寬頻高線性度相位插值電路的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了提高時(shí)鐘數(shù)據(jù)恢復(fù)電路(CDR)在高速多通道串行收發(fā)系統(tǒng)的性能,，提出了一種應(yīng)用于CDR電路中的新型相位插值電路,，由4組差分對(duì)、4組數(shù)模轉(zhuǎn)換器、公共負(fù)載電阻RL組成,，通過(guò)數(shù)字濾波器輸出互補(bǔ)的溫度計(jì)碼控制DAC輸出電流的大小,，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入差分時(shí)鐘的相位權(quán)重分配，從而達(dá)到128次相位插值,，并利用輸入級(jí)4相校正電路和輸出占空比調(diào)整電路對(duì)差分信號(hào)進(jìn)行整形優(yōu)化,。采用40 nm CMOS工藝實(shí)現(xiàn)，仿真結(jié)果表明插值器在工作頻率1 GHz到6 GHz線性度良好,，DNL最大不超過(guò)1.4 LSB,，INL最大不超過(guò)1.5 LSB，已成功集成在多款SerDes電路,。

發(fā)表于：4/17/2020 2:33:00 PM

可重構(gòu)分組密碼多發(fā)射流水處理架構(gòu)研究與設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著可重構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)在密碼處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,，現(xiàn)有的可重構(gòu)密碼系統(tǒng)難以滿足高速通信和設(shè)備小型化的需求。因此,，設(shè)計(jì)一款能夠靈活實(shí)現(xiàn)分組密碼算法的高性能可重構(gòu)處理架構(gòu)成為本文的目標(biāo),。在可重構(gòu)陣列結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，基于多發(fā)射機(jī)制,，立足解決可重構(gòu)密碼系統(tǒng)吞吐率不高,、資源利用率低的問(wèn)題，提出一種可重構(gòu)多發(fā)射流水處理架構(gòu),。該架構(gòu)能夠進(jìn)行多個(gè)數(shù)據(jù)包并行發(fā)射和流水處理,，具有更高的吞吐率和單元利用率，大大提高了可重構(gòu)系統(tǒng)的算法實(shí)現(xiàn)性能,。實(shí)驗(yàn)表明,，可重構(gòu)多發(fā)射流水處理架構(gòu)在350 MHz的工作頻率下，典型分組密碼算法AES的吞吐率可達(dá)到3.19 Gb/s,，約是單發(fā)射處理性能的3.5倍,。

發(fā)表于：4/17/2020 2:19:00 PM

基于InP HBT的SFDR>63 dB 12位6 GS/s高速數(shù)模轉(zhuǎn)換器[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于0.7 μm、ft=280 GHz的InP異質(zhì)結(jié)雙極晶體管(HBT)工藝設(shè)計(jì)了一款12位6 GS/s的電流舵型數(shù)模轉(zhuǎn)換器(DAC),。通過(guò)改進(jìn)電流源開關(guān)結(jié)構(gòu),，增大了輸出阻抗和穩(wěn)定性;在DAC輸出端引入去毛刺(Deglitch)電路，可以有效消除高速DAC開關(guān)切換期間產(chǎn)生的毛刺,，從而提升電路無(wú)雜散動(dòng)態(tài)范圍(SFDR),。仿真結(jié)果表明，電路實(shí)現(xiàn)了0.75 LSB的DNL和0.5 LSB的INL,，去毛刺電路可以在高頻下將DAC的SFDR提升10 dB,，并且在整個(gè)奈奎斯域內(nèi)實(shí)現(xiàn)SFDR>63 dB，極大地提升了DAC的動(dòng)態(tài)特性,。

發(fā)表于：4/16/2020 3:21:00 PM

鐵路道岔故障的智能診斷[測(cè)試測(cè)量][智能交通]

傳統(tǒng)的道岔故障檢測(cè)方式不僅會(huì)耗費(fèi)大量人力,、物力,、財(cái)力，而且檢測(cè)結(jié)果完全依賴于個(gè)人工作經(jīng)驗(yàn),。隨著人工智能的飛速發(fā)展,，研究鐵路道岔的智能診斷器是亟待解決的問(wèn)題。提出一種智能檢測(cè)系統(tǒng),，該系統(tǒng)從預(yù)處理數(shù)據(jù),、特征提取、構(gòu)建不均衡數(shù)據(jù)的智能識(shí)別器以及設(shè)計(jì)更符合要求的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)方面進(jìn)行了具體而深入的研究,。最后,，通過(guò)MATLAB軟件對(duì)廣州鐘村站W(wǎng)1902#和W1904#型號(hào)的道岔動(dòng)作電流數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,，智能檢測(cè)系統(tǒng)不僅具有非常高的識(shí)別性能和泛化能力,而且識(shí)別時(shí)間僅為0.04 s, 滿足鐵路實(shí)時(shí)性要求,。

發(fā)表于：4/16/2020 3:09:00 PM