一种最简的并行忆阻器混沌系统

在提出的一种压控忆阻器的基础上, 构造了最简的并联忆阻器混沌系统, 分析其动力学特性, 得到了该系统的Lyapunov指数和Lyapunov维数, 给出了时域波形、相图、Lyapunov指数谱、分岔图、Poincaré映射等. 利用EWB软件设计了该新混沌系统的振荡电路并进行了仿真实验. 研究结果表明, 忆阻器的i-v特性在参数的变化时, 并不保持斜“8”字形, 会变为带尾巴的扇形. 该混沌系统与磁控忆阻器混沌系统不同, 系统只有一个平衡点, 初始条件在系统能振荡的情况下不影响系统状态. 电路实验仿真结果和数值仿真具有很好的一致性, 证实了该系统的存在性和物理上可实现性. 关键词： 忆阻器 混沌电路 并联 动力学行为     

忆阻器:一种具有革命性意义的技术

综述了忆阻器的发明,忆阻器是2 500年前古中国神秘主义哲学家给出的一个设想,其发明可媲美门捷列夫化学元素周期表、发现太阳系行星、发现"上帝粒子"、发现宇宙超对称、捕捉到黑能量。忆阻器被称为电路世界中的第四种基本电路元件,将对未来计算和电子工程等领域产生深远的影响。     

忆阻器、忆容器和忆感器的Simulink建模及其特性分析

忆阻器、忆容器和忆感器均是具有记忆特性的新型非线性电路元件,也被称为记忆元件.以三种电路元件的通用数学模型为依据,从数学分析的角度,对忆阻器、忆容器和忆感器的Simulink模型进行了建立.在Simulink模型中体现了记忆元件对历史状态和系统状态变量的依赖性,正确表现出其独特的记忆特性.通过一系列仿真分析,得到了忆阻器、忆容器和忆感器的元件特性,验证了模型的有效性.此外,通过对三者在不同参数、不同激励下的电路特性分析,得到了三种记忆元件等效模型随频率和幅值变化的规律,为以后忆阻器、忆容器和忆感器基于Simulink的仿真研究和应用研究奠定基础.     

一种适用于复杂换热网络优化的耦合联动进化策略

针对启发式算法在优化换热网络后期由于种群多样性消失等原因造成难以找到使年综合费用进一步下降的进化方向，本文提出换热器耦合联动进化策略.该策略在一般启发式算法优化后期通过按一定概率分布抽取部分换热量不为零的换热器参与联动进化，以找到使费用下降的耦合匹配.算例验证表明，该策略效果明显.将该策略与RWCE算法相结合组成一种混合算法.首先采用RWCE算法对求解域进行初步探索，利用该算法强大的全局搜索能力找到求解域内各个潜力结构.然后再用耦合联动进化策略对各潜力结构进行深入搜索，搜索完成后再经变异反馈给RWCE算法.将该混合算法应用于10SP2和15SP算例，得到了较好的优化结果.     

一种二次型忆阻器四阶混沌电路

由HP实验室研制的无源忆阻器得到的荷控二次型忆阻器模型,与有源磁控分段线性和三次光滑忆阻器模型相比,更符合实际.利用此模型并基于蔡氏混沌电路演化而来的拓扑对偶结构设计了一种新型忆阻器四阶混沌电路.理论分析、仿真及电路实现表明,该电路具有依赖于忆阻器初始状态的复杂动力学行为,也会产生随时间和系统参数变化的状态转移等非线性动力学现象,在相轨图中出现"涡眼"和"环眼".     

一种适用于雷达罩的频率选择表面新单元研究

从传统的频率选择选择表面(frequency selective surface,简称FSS)Y孔单元出发,提出了一种新单元.经优化设计,给出了Y孔单元和新单元的FSS结构参数,运用谱域Galerkin法对两种单元FSS的传输特性进行了数值计算.采用镀膜和光刻技术制作出相应的等效平板样件,在微波暗室对两种FSS等效平板在8—12GHz频段内的传输特性进行了测试,测试值与计算值基本一致.结果表明：与Y孔单元相比,新单元FSS在电磁波大角度(66°)入射时具有高的透过率,在电磁波大扫描角范围内(0°—66°)新单元FSS中心频率的漂移量更小.因此,所提出的新单元更适合于电磁波大角度入射下的应用,为FSS在曲面雷达罩上的应用提供了一种新单元. 关键词： 频率选择表面 中心频率 雷达罩     

忆阻器研究新进展:基于二维材料的可耐受超高温忆阻器

正忆阻器是一种由两个端子和一个导电通道组成的电子元件,其电阻可以通过施加的电压或电流操作进行调节。因此,该器件是一种具有"记忆"能力的电阻,并可应用于存储和类脑计算等领域。华裔科学家蔡少棠在1971年首先提出了忆阻器的概念。他指出除了电阻器、电感器和电容器之外,还应该存在第四种基本电路元件,即忆阻器[1]。2008年,惠普实验室首次从实验上建立了忆阻器的概念与固态电子器件的联系[2],证实     

具有感觉记忆的忆阻器模型

人类记忆的形成包括感觉记忆、短期记忆、长期记忆三个阶段,类似的记忆形成过程在不同材料忆阻器的实验研究中有过多次报道.这类忆阻器的记忆形成过程存在有、无感觉记忆的两种情况,已报道的这类忆阻器的数学模型仅能够描述无感觉记忆的忆阻器.本文在已有模型的基础上,根据有感觉记忆的忆阻器的研究文献中所报道的实验现象,设计了具有感觉记忆的忆阻器模型.对所设计模型的仿真分析验证了该模型对于存在感觉记忆的这类忆阻器特性的描述能力:对忆阻器施加连续脉冲激励,在初始若干脉冲作用时忆阻器无明显的记忆形成,此时忆阻器处于感觉记忆阶段,后续的脉冲作用下忆阻器将逐渐形成短期、长期记忆,并且所施加脉冲的幅值越大、宽度越大、间隔越小,则感觉记忆阶段所经历的脉冲数量越少.模型状态变量的物理意义可用连通两电极的导电通道在外加电压作用下的形成与消失来给出解释.     

两种适用于大规模并行自适应的计算流体格式比较

在流体数值模拟过程中，许多物理问题的解会在局部区域发生急剧变化，而Euler方法适用于求解多维空间中具有大变形的流体运动问题，局部细化或粗化网格的自适应技术和并行方法能够有效地增加数值解的精度并减少计算量。Euler方程，就空间算子而言，可以采用维数分裂（记为分裂格式）和维数不分裂（记为整体格式）两种方式。但在并行自适应中，分裂格式需要保存大量的不同时刻的中间物理量值用于通信，这不仅增加内存开销，而且增大通信量，使并行效率受到严重影响，例如FCT格式；而整体格式，     

基于忆阻器阵列的下一代储池计算

储池计算是类脑计算范式的一种,具有结构简单、训练参数少等特点,在时序信号处理、混沌动力学系统预测等方面有着巨大的应用潜力.本文提出了一种基于存内计算范式的储池计算硬件实现方法,利用忆阻器阵列完成非线性向量自回归过程中的矩阵向量乘法操作,有望进一步提升储池计算的能效.通过忆阻器阵列仿真实验,在Lorenz63时间序列预测任务中验证了该方法的可行性,以及该方法在噪声条件下预测结果的鲁棒性,并探究忆阻器阵列阻值精度对预测结果的影响.这一结果为储池计算的硬件实现提供了一种新的途径.     

基于忆阻器的数模混合随机数发生器

数字方法实现的混沌随机数发生器存在有限字长效应, 无法保证随机数良好的统计特性. 本文构建了一类包含最少模拟器件的新数模混合系统, 分析了混合系统的非线性动力学行为. 利用现场可编程逻辑门阵列和一阶广义忆阻器实现了复杂混沌映射, 克服了有限字长效应, 构造了稳定的高速混沌随机数发生器, 可以产生100 Gbit/s以上速率的随机数. 研究表明, 数模混合系统的混沌性对元件参数变化不敏感. 混合系统易于集成在图像加密、保密通信和雷达波形设计等应用系统中.     

基于一阶广义忆阻器的文氏桥混沌振荡器研究

通过在文氏桥振荡器中引入广义忆阻器和LC吸收网络,提出了一种忆阻文氏桥混沌振荡器.建立了忆阻文氏桥混沌振荡器的动力学模型,研究了它的平衡点和稳定性,进一步开展了电路元件参数变化时的动力学行为分析.研究发现,忆阻文氏桥混沌振荡器有3个确定的平衡点,其稳定性取决于电路元件参数,当参数发生变化时,存在周期振荡、混沌振荡、快慢效应等复杂的非线性现象.实验电路简单易制作,实验波形和数值仿真一致,较好地验证了理论分析结果.     

一种改进的WOx忆阻器模型及其突触特性分析

忆阻器被定义为第四种基本电子元器件, 其模型的研究呈现多样性. 目前, 忆阻器模型与忆阻器实际特性的切合程度引起了研究者的广泛关注. 通过改变离子扩散项, 提出了一种新的WO_x忆阻器模型, 更好地匹配了忆阻器的实际行为特性. 首先, 新的模型不仅能够描述忆阻器的一般特性, 而且能够俘获记忆丢失行为. 另外, 将新的忆阻器作为神经突触, 分析了脉冲速率依赖可塑性、短期可塑性、长期可塑性, 并发现了与生物系统中极为相似的“经验学习”现象. 最后, 考虑到温度与离子扩散系数的关系, 探讨了温度对突触权值弛豫过程的影响. 实验表明, 新忆阻器模型比原来的模型更切合实际, 且更适合作为突触而应用到神经形态系统之中.     

基于Knowm忆阻器的新型忆感器模型的设计与分析

以往有关忆阻器模型及其应用研究主要集中于忆阻器基本概念构建并分析忆阻器模型及其等效电路模型,而基于市场上商用忆阻器件的研究则很少.本文根据忆感器与忆阻器之间的理论关系,基于全球首款商用忆阻器芯片:Knowm忆阻器,结合第二代电流传输器和跨导运算放大器,构建了一种新型忆感器模型.通过调节输入信号的频率和幅值以及运算跨导放大器的跨导增益,可有效地在电路中实现忆感器忆感值的连续调节.设计了新型忆感器的LTspice电路模型和硬件实验电路,以电路仿真结果和硬件电路实验结果验证了新型忆感器模型的有效性和设计方法的正确性.     

基于串并联磁控忆阻器的耦合行为研究

忆阻器是纳米级器件, 其功耗低, 集成度高, 有着巨大的应用潜能. 单个器件具有丰富的电学性质, 其串并联电路更展现了丰富的动力学行为. 然而, 忆阻器在高密度集成的环境下, 其耦合效应不可忽视. 因此, 本文首先基于磁控忆阻器推导了耦合忆阻器的数学模型. 其次, 在考虑不同极性连接和耦合强度的前提下, 讨论两个磁控忆阻器串并联的耦合情况, 进行了详细的理论分析, 并通过数值仿真探索了耦合效应对忆阻系统的影响. 同时, 设计了基于Matlab的图形用户界面, 直观地展示了不同参数下的耦合特性曲线. 进一步, 本文展示了有无耦合情况下, 初始阻值对忆阻器正常工作范围的影响. 最后, 构建耦合忆阻器的Pspice仿真器, 从电路的角度再次验证了忆阻器间的耦合效应. 实验结果表明: 同极性耦合增强了阻值的改变, 相反极性的耦合减缓了阻值的改变. 这些动力学特性可以很好地应用于忆阻网络中, 也为全面考虑忆阻系统电路的设计提供了强大的理论基础.     

基于忆阻器的脉冲神经网络硬件加速器架构设计

脉冲神经网络(spiking neural network, SNN)作为第三代神经网络,其计算效率更高、资源开销更少,且仿生能力更强,展示出了对于语音、图像处理的优秀潜能.传统的脉冲神经网络硬件加速器通常使用加法器模拟神经元对突触权重的累加.这种设计对于硬件资源消耗较大、神经元/突触集成度不高、加速效果一般.因此,本工作开展了对拥有更高集成度、更高计算效率的脉冲神经网络推理加速器的研究.阻变式存储器(resistive random access memory, RRAM)又称忆阻器(memristor),作为一种新兴的存储技术,其阻值随电压变化而变化,可用于构建crossbar架构模拟矩阵运算,已经在被广泛应用于存算一体(processing in memory, PIM)、神经网络计算等领域.因此,本次工作基于忆阻器阵列,设计了权值存储矩阵,并结合外围电路模拟了LIF(leaky integrate and fire)神经元计算过程.之后,基于LIF神经元模型实现了脉冲神经网络硬件推理加速器设计.该加速器消耗了0.75k忆阻器,集成了24k神经元和192M突触.仿真结果显示,在5...     

改进型细胞神经网络实现的忆阻器混沌电路

在通用细胞神经网络单元的基础上,本文利用忆阻器本身的非线性实现了一种改进型细胞神经网络单元.通过连接4个改进的细胞神经网络单元导出了一种基于状态控制细胞神经网络的忆阻器混沌电路.为了验证该方法的正确性,采用通用的电子器件构建了一个忆阻器的模拟等效电路,并对提出的电路进行了实验分析.实验结果与数值仿真结果的一致性表明采用改进型的细胞神经网络可以有效地实现忆阻器混沌电路.     

具有经验学习特性的忆阻器模型分析

类似人类记忆的短期、长期记忆现象在不同材料忆阻器的实验研究中有过多次报道.在多篇这类忆阻器的研究文献中还报道了经验学习特性:"学习-遗忘-再学习"实验中,短期记忆遗忘后再次学习,记忆恢复的速度明显比初次学习的记忆形成速度更快.本文对这类忆阻器已有数学模型在"学习-遗忘-再学习"实验中的特性给出进一步分析.仅考虑短期、长期记忆现象的忆阻模型在该实验中表现为较快速再次学习特性,再次学习的记忆恢复速度较快主要是由于脉冲间隔期间的遗忘速度比初次学习时更慢.考虑经验学习特性的忆阻模型在再学习阶段的记忆恢复速度更快主要是因为脉冲作用时的记忆增速更快,同时仍然存在脉冲间隔期间的遗忘速度减慢.与经验学习特性相关的状态变量的物理意义可利用连通两电极的导电通道的周围区域在不同外加电压作用下的变化来给出解释.     

嵌入Ag纳米颗粒层的DNA忆阻器

构建了具有“Al/DNA-CTMAB/Ag NPs/DNA-CTMAB/ITO”结构的有机忆阻器件, 并对其电流-电压 (I-V)曲线进行测量. 结果表明, 嵌入Ag纳米颗粒层, 不仅可以增强器件的导电性, 而且忆阻特性也显著提高. 当颗粒粒径在15–20 nm范围时, 开-关电流比I_ON/I_OFF能够达到10³. 器件的I-V特性受扫描电压幅值V_A的影响, 随着V_A的增大, 高阻态的电流变化较小, 而低阻态的电流明显增大, 开(或关)电压V_SET (V_RESET)和I_ON/I_OFF增加. 实验还发现, 器件高低阻状态的相互转换取决于外加电场的方向, 说明该忆阻器具有极性.     

忆阻器单阻态下的记忆电容行为及多态特性

采用供体-受体类型的共聚物构建了Al/共聚物/ITO结构的有机记忆器件,并对其电流-电压(I-V)和电容-电压(C-V)特性进行了研究.结果表明:器件不仅表现出明显的记忆电阻特征,而且在单个电阻状态下还存在记忆电容行为,使器件呈现出两种电阻状态和与之对应的四种电容状态,具有电阻和电容的双参量记忆能力.在此基础上对器件的电容开关行为进行了电压幅值的调制,使器件出现了更多的电容状态,为多级存储的实现提供了一条有效途径.最后通过引入分子内部极化算符,建立了记忆电阻和记忆电容的关联性,给出了描述器件双参量多状态特征的矩阵模型.