基于MAXWELL2D静磁场分析的特种电机教学

特种电机应用越来越广泛,已成为“电机学”教学的重要内容,其结构和磁场分布不同于传统同步电机,是“电机学”教学的难点之一。本文以永磁电机为例,探讨了MAXWELL2D建模实现电机旋转结构动画显示的方法,并利用MAXWELL2D对永磁电机进行静磁场有限元分析,直观呈现电机内磁场分布特点,便于学生理解和接受特种电机的结构和原理。本文方法对于其他特种电机的教学具有参考价值。     

支持向量机漏电特征模型的电力设施漏电识别

针对电力设施中漏电引起的故障问题,提出了新型的漏电特性分析方法,该方法融合了基于支持向量机的漏电算法模型,实现了电力设施漏电特性的图像采集和A/D转换处理,最后输出后的数据信息通过DSP计算模块进行计算,最终输出电力设施的强电漏电信息或者弱电漏电信息,实现了电力设施漏电信息的识别.该研究将传统技术中的漏电难以分析的问题...     

一种两阶段变量选择的LIBS定量分析方法

使用机器学习方法结合激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)进行定量分析,变量选择的结果直接影响最终的定标模型.现有的变量选择方法多存在需要先验知识、计算量庞大等问题,因此提出一种两阶段变量选择方法.第一阶段为排序阶段,以皮尔逊相关系数r为排序准则快速排除与...     

改进缺陷,套刻和聚焦性能的第五世代浸没式曝光系统

论述了第五世代双扫描平台浸液式扫描曝光机的性能和进展。表明了在高速扫描状态下有生产价值的套刻和聚焦性能的实现。浸液式设备更多的关键部分与缺陷有关,而且该机的改进是通过有生产价值的缺陷水平方面来体现的。为了保持这种缺陷水平的改进效果,需要在圆片应用中进行专门稳定的测量。特加是边缘空泡除去(EBR)设计和圆片斜面良流线性是很重要的。     

基于审计方法的通用信息安全风险评估的设计

提出一种基于审计控制环的风险评估软件设计方法,在模块设计和评估自动化方面结合了最新的风险评估发展方向,在评估结果上能对措施的有效性进行预控制.     

A Fault Detection Method for Electrohydraulic Switch Machine Based on Oil-Pressure-Signal-Sectionalized Feature Extraction

A turnout switch machine is key equipment in a railway, and its fault condition has an enormous impact on the safety of train operation. Electrohydraulic switch machines are increasingly used in high-speed railways, and how to extract effective fault features from their working condition monitoring signal is a difficult problem. This paper focuses on the sectionalized feature extraction method of the oil pressure signal of the electrohydraulic switch machine and realizes the fault detection of the switch machine based on this method. First, the oil pressure signal is divided into three stages according to the working principle and action process of the switch machine, and multiple features of each stage are extracted. Then the max-relevance and min-redundancy (mRMR) algorithm is applied to select the effective features. Finally, the mini batch k-means method is used to achieve unsupervised fault diagnosis. Through experimental verification, this method can not only derive the best sectionalization mode and feature types of the oil pressure signal, but also achieve the fault diagnosis and the prediction of the status of the electrohydraulic switch machine.     

Alpha-Beta Hybrid Quantum Associative Memory Using Hamming Distance

This work presents a quantum associative memory (Alpha-Beta HQAM) that uses the Hamming distance for pattern recovery. The proposal combines the Alpha-Beta associative memory, which reduces the dimensionality of patterns, with a quantum subroutine to calculate the Hamming distance in the recovery phase. Furthermore, patterns are initially stored in the memory as a quantum superposition in order to take advantage of its properties. Experiments testing the memory’s viability and performance were implemented using IBM’s Qiskit library.     

改进的kNN分类算法在工业物联网中的应用

在工业物联网中,k近邻分类(kNN)被广泛应用于缺陷产品识别和异常检测.但kNN自身存在计算复杂度高、不适用于分布式环境等缺点.因此,文中提出了一种安全有效的分布式kNN分类算法,以防止信息泄漏和控制流泄漏,同时支持分布式服务器上的大规模数据分类.首先设计了一个安全有效的向量同态加密方案.在该方案的基础上,提出了DkN...     

基于深度学习的SAR图像舰船目标检测综述

近年来,合成孔径雷达成像技术因具备全天时和全天候的目标感测能力,在海洋实时监测和管控等领域发挥着重要作用,特别是高分率SAR图像中的舰船目标检测成为当前的研究热点之一.首先分析基于深度学习的SAR图像舰船目标检测流程,并对样本训练数据集的构建、目标特征的提取和目标框选的设计等关键步骤进行归纳总结.然后对检测流程中的各部...