裂纹反演分析的NMM-Elman神经网络协同方法

裂纹识别是结构健康监测的重要内容。本研究基于反演分析原理,将数值流形方法(NMM)与Elman神经网络相结合开展裂纹识别。NMM用于获取对应裂纹构型下测点的位移数据以供Elman神经网络的学习,在此基础上利用训练好的Elman网络进行了直线裂纹反演。通过2个典型算例证实了NMM-Elman协同方法的可行性和精度,与此同时分析了测点布置方式及输入数据噪声等因素对裂纹反演精度的影响。表明本研究的方法能够准确反演出单一及复杂裂纹的裂尖坐标。本研究的工作为复杂裂纹的高效准确识别提供了一种新的思路和方法。     

GaN发光二极管表观电容极值分析

利用正向交流(ac)小信号方法对GaN发光二极管的电容-电压特性进行测量,可以观察到GaN发光二极管中的负电容现象。正向偏压越大,测试频率越低,负电容现象越明显。测量到的负电容现象是表象,不存在负电容;提出GaN发光二极管p-n结的结电容在特定的正向电压范围内等效于可变电容。分析可变电容对正向交流小信号响应得到:特定参数的可变电容使结电容电流相位落后于交流小信号电压相位π/2,使得在测量中表现为负电容。发现表观电容-正向电压曲线的极值点与理论模型相吻合,证明了该理论模型的正确性。     

14 T 磁共振磁体磁场位形高精度算法

介绍一种用于计算14 T MRI磁场位形的高精度方法。首先将单匝卢瑟福电缆视作一个微型线圈,以单匝电缆为基本载流单元,计算其磁场分布,再根据磁场叠加原理,求得整个MRI磁体的磁场位形。结果表明,该方法与OPERA计算结果一致。     

运用过程方法做好产品加工质量控制

推行GB/T19001-2000质量体系管理,运用过程方法指导产品实现过程,做好过程策划工作,对产品加工过程中从设计、工艺、人员、设备、工装、监控、环境等诸多方面进行有效的控制,达到控制产品加工质量、提高工艺工作的准确性、提高工艺管理水平的目的.     

整合汽车电子的新变化

汽车工业目前要解决的问题是来自电子化,一个汽车制造公司应面对它所可能引起的新技术中的所有挑战。由于缺乏对副系统之间相互使用的充分了解,以及整合成复杂组件时可能遭遇到的困难的预知,以至于系统的整合就如恶梦伴随。问题的根源是系统的复杂度仍是持续的增加,但是OEM对于副系统的维护以及整合管理程序的困难,主要是来自于使用不同设计方法、不同软件结构、不同的硬件平台、不同的及操作系统的不同供货商的关系。     

一种地平仪自动测试系统

地平仪是一套反映飞机飞行姿态的重要的机载设备。文章介绍了一种利用计算机测控技术研制的地平仪自动测试系统,详细描述了系统的功能和总体结构,给出了软、硬件设计方法和一些关键测试技术。该系统已经投入使用,具有测试精度高、操作简明和智能化等特点。     

具有硬件互斥的控制电路设计方法

文章从计算机操作系统互斥理论出发,将其软件互斥类推形成硬件电路的互斥理论,并论述了具有硬件互斥特性的系统的设计方法。并用主电源/备用电源自动交替方案说明输出互斥的设计方法,用加/减法复用电路设计说明输入互斥电路的设计方法。简要说明了多个输入或输出信号共享多个共有硬件资源的交叉互斥。     

信息技术设备的EMC要求

本文从认证方式,测试标准,测试项目,测试限值,符合性标签的使用等方面叙述了美国、加拿大、欧盟、澳洲和新西兰对信息技术设备的EMC要求.     

电子元器件贮存可靠性评估与预测的贝叶斯方法

基于电子元件寿命试验的二项型数据信息,提出了电子元件贮存可靠性评估与预测的贝叶斯方法.利用环境因子将电子元件产品在不同贮存条件下的试验数据进行折合,依据贝叶斯理论对小样本下可能出现的数据"数据倒挂"进行预处理,并评估出其在各已知贮存时间点上的可靠度,再运用配曲线法得到产品的贮存寿命分布,进而对其贮存可靠度进行合理预测.最后,通过一个实例说明了方法的可行性.     

基于分布式大数据的Expectile回归分析

为应对分布式大数据对传统统计建模分析带来的巨大挑战,考虑Expec tile回归模型以实现基于分布式大数据的有效数据处理和统计推断.其新颖之处在于对分布式存储于每台机器中的数据,分别应用Expectile回归,再通过平均方法聚合这些回归结果并进行综合推断.在算法上,考虑在处理大数据计算中热门的交替方向乘子算法(ADMM)基础上,提出了分块ADMM算法,该迭代算法易于并行计算,结果稳健,而且可以显著减少存储大数据所需的容量.不仅基于分布式大数据的Expectile回归模型的参数估计具有良好的有效性和渐近性质,而且数值模拟和实证分析也都验证了该方法在处理分布式大数据时的有效性.