可配置宏的快速FPGA布局算法

提出一种可配置宏模块的快速FPGA布局算法。用解析模型确定所有宏模块及基本逻辑模块的理想位置,通过局部扩散得到一个合理的初始布局方案,用低温模拟退火进一步优化,确定各模块的最终位置。以平方线网总长度为目标函数,与VPR算法相比,该算法能较好地处理宏模块,大大降低布局所耗费的时间,不影响最终布局方案的质量。     

锌精矿多种金属分离新工艺研究

以内蒙较大型锌矿选矿精矿为研究对象,最终确立焙烧-硫酸浸锌、铜-氰化浸银工艺。Zn、Cu、Ag浸出率分别为95.01%、94.13%、89.10%,并具有试剂耗量低、技术简单、易实施等优势。     

基于径向基函数的点云岛屿孔洞自动修复

研究了利用点云获得的模型的孔洞修复,针对目前主要通过人工修复带有岛屿面片的孔洞耗时较长的问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)自动修复岛屿孔洞的方法。该方法首先利用最小权重三角化法修复模型主体上的孔洞,其次计算模型主体上孔洞与岛屿面片的相关性,利用模型主体上孔洞和与其相关岛屿面片周围点来计算径向基函数,最后将粗修复后细分的点调整到径向基函数描述的曲面上。实验表明,与其他方法相比,该方法能快速、准确地修复缺陷模型。     

FeNi合金镀铁缸套的摩擦磨损性能

采用对置往复式摩擦磨损试验机,选用CKS活塞环为配副,以摩擦因数、磨损量、断油摩擦时间为表征参数,以BP合金铸铁缸套为参照对象研究FeNi合金镀铁缸套的摩擦磨损性能,探索FeNi合金镀铁缸套的磨损机制。逐级加载的磨损试验表明:FeNi合金镀铁缸套的摩擦因数较BP合金铸铁缸套增大11%~20%;而磨损量则降低了11%;贫油试验表明两种缸套拉缸时间均随载荷增大而缩短,在40 MPa时FeNi合金镀铁缸套的拉缸时间较BP合金铸铁缸套延长了约6.5倍。与BP合金铸铁缸套的磨损机理为基体碾压平台在反复接触应力作用下脱落,以及犁削/切削形式的磨粒磨损不同,FeNi合金镀铁缸套的磨损机理主要是网状裂纹周围镀铁层的疲劳剥落。     

钾长石的碱石灰烧结法综合利用研究

对利用碱石灰烧结法提取钾长石中的Al2O3、K2O和尾渣烧水泥，这一综合利用新工艺进行了试验研究。结果表明：熟料K2O的浸出率可达70％以上，熟料Al2O3的浸出率可达50％以上，而尾渣是硅酸盐水泥的良好原料。     

一种双冒口活塞浇注工艺

双冒口浇注结构具有两个相互配合的冒口(分别称为主冒口和副冒口)。通过设置这两个冒口并合理设计其尺寸和位置,可以更有效地增强排气、补缩的效果,弥补单冒口浇注结构引起的活塞裙部的铸造缺陷,使活塞裙部更加致密,组织更加均匀,降低了活塞的废品率,提高了活塞的加工和使用性能。     

FPGA芯片中边界扫描电路的设计实现

应用在FPGA芯片中的边界扫描电路侧重于电路板级测试，兼顾芯片功能测试，同时提供JTAG下载方式。FPGA芯片的规模越来越大，引脚数目越来越多，边界扫描单元也随之相应增加。在此情况下，边界扫描电路设计时为了避免移入错误数据，对时钟偏差提出了很高的要求。同时，由于扫描链包含大量的边界扫描单元，在板级测试时，大大降低了有效测试速率。针对这两个问题，提出了对边界扫描单元的改进方式，改进后的边界扫描电路不仅可实现测试、编程功能，而且大大提高了电路抗竞争能力，保证电路正常工作。改进后的电路使边界扫描寄存器链的长度可以改变，使有效测试速率提高了20倍左右。     

适用于数据通路的可编程逻辑器件FDP100K软件系统

本软件系统是适用于第一款国产可编程逻辑器件FDP100K(FDP:FPGA for Data-Path)的实用软件开发系统.该软件系统中的各模块针对FDP100K硬件结构提出新的实现算法,尤其是后端的工艺映射和布局布线两个模块.经过完整软硬件协同测试表明:该软件系统各模块功能正确,与总控模块接口正确,与硬件对应接口正确,能高效正确地实现数据通路领域电路和其他类型电路的功能.     

基于对可编程逻辑块建模的FPGA通用装箱算法

装箱是FPGA工艺映射中的最后一步流程。该文提出了一种全新的对FPGA可编程逻辑块进行功能级建模的方法，并给出了基于此建模的通用性装箱算法FDUPack。实验中应用该建模方法对几种不同类型的FPGA的逻辑块进行建模，并使用装箱算法将大量的测试电路装箱到这些不同的逻辑块中，经过与已有的针对某一特定结构的装箱算法比较，该算法体现了很好的通用性。     

基于累积频数统计的FPGA互连资源时序库

为提高现场可编程门阵列(FPGA)静态时序分析模块的仿真精度,提出一种累积频数仿真输入方法,基于此建立FPGA互连资源时序库,采用统计分析的方法对跳变时间进行累积频数分析。实验结果表明,该方法创建的互连资源时序库能够有效减小线性误差,提高仿真精度,并且与传统的均匀仿真输入方法相比,其仿真误差降至8.23%。