基于移动终端与Google Map的定位系统

在快速发展的移动互联网时代,在情景智能感知技术中,用户的位置信息具有重要意义,本文在调研的基础上首先介绍了LBS(基于位置服务)的定义,行业现状,整体产业链和研究意义的基础上,设计实现了基于移动终端与Google Map的定位监控系统,为相关的情景判别中的定位监控实现奠定了基础。     

基于虚通道故障粒度划分的3D NoC容错路由器设计

深亚微米工艺下,路由器受制于制造缺陷及运行时的脆弱性,易发生虚通道(virtual channel,VC)永久性故障,从而引起通信故障,影响系统功能和性能.为了能够有效地容忍虚通道故障、保证系统性能及充分利用可用资源,将虚通道故障类型细分为粗粒度故障和细粒度故障,提出SVS(single VC sharing)路由器架构,通过将路由器端口两两分组,组内端口间实现单虚通道共享.当发生虚通道粗粒度故障时,使用组内相邻端口共享虚通道容错.当发生细粒度故障时,根据Slot State Table信息配置虚通道读/写指针的值,从而跳过故障Buffer槽实现容错.在无粗粒度故障情况下,共享虚通道还可用于负载平衡及容忍路由计算模块故障.实验结果表明:较其他已有的虚通道路由器,SVS路由器在3种不同的故障情况下均较大地降低了延时,提高了吞吐量.这表明SVS路由器可有效提高系统可靠性,保证了系统性能,充分利用了可用资源.     

新型高量程冲击硅微机械加速度传感器的设计与制造

给出了一种测量高量程冲击加速度的硅微机械加速度传感器的设计和制造方法.加速度传感器采用整体式悬臂梁结构,在硅片平面内设计了两个分布方向相反结构相同的悬臂梁,每个悬臂梁顶端通过硼扩散形成两个压敏电阻,四个压敏电阻构成惠斯通全桥连接.悬臂梁两侧面和过载保护曲面采用DRIE技术加工,过载保护曲面设计成近似于冲击加速度传感器承受最大加速度时悬臂梁弯曲曲面的形状,一方面提高了悬臂梁过载保护能力,另一方面可以调节加速度传感器的工作阻尼至临界阻尼,有效提高了加速度传感器的工作频率带宽.分析和测试结果表明,加速度传感器的灵敏度达到3.024μV/g,工作频率带宽达到0～81 kHZ,量程达到0～50 000 g.加速度传感器的性能能够满足测量冲击过程的要求.     

面向纸板三维装箱问题的剩余空间最优算法

针对瓦楞纸板在装箱过程中遇到的多种实际约束,提出一种基于剩余空间最优和多种实际约束的快速求解算法。该算法先根据纸板的先进后出和组合装载约束,确定纸板的装箱序列,接着将三维装箱问题转换成带高度约束的二维装箱问题,再基于剩余空间最优策略,选择空间的分割方式和纸板的放置方式,并对剩下的空间进行合并和重新分割,从而求解得到纸板装载放置的结果,实现容器空间利用率最高和使用数目最小的目标。通过计算随机算例和实际算例,以及对结果的三维可视化显示,验证该算法能实现多种约束,空间利用率高,运算效率高并具有有效性和实用性。     

一种高精度LSTM-FC大气污染物浓度预测模型

大气污染已经严重影响到人们的生活和健康,大气治理势在必行,探究大气污染物浓度变化的规律,实现污染物浓度预测,对指导大气治理工作具有重要意义.文中构建了一种基于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和全连接神经网络(Full Connected,FC)的混合神经网络模型,并提出了数据桶划分的训练方式来解决由于训练数据与预测数据存在较长时间间隔导致精度下降的问题,进而实现大气污染物浓度的预测.该模型具有较好的通用性和精度,充分结合了长短期记忆神经网络和全连接神经网络的优点,能够在多种污染物数据上实现精确预测.以天津市2013-2019年大气污染物数据实现模型的训练和预测,结果表明,混合神经网络模型在PM2.5,PM10,NO2,SO2,O3,CO 6种污染物浓度的预测上均可以达到R2>0.90,平均百分误差小于15％的效果,LSTM-FC模型在大气污染物预测中具有明显的优势,具有较高的实用价值.     

改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法

为了快速有效地识别火灾火焰图像,提出了一种基于改进人工鱼群算法（IAFSA）的孪生支持向量机（TWSVM）的火焰识别方法。该方法根据RGB-YCbCr混合颜色空间模型中火焰像素的分布特点对火焰图像进行分割,并在此基础上提取火焰图像的相关特征;采用人工鱼群算法（AFSA）搜索TWSVM最优惩罚参数与核参数,并在AFSA算法中利用基于聚类的鱼群初始化方法来获得均匀的初始鱼群,同时采取自适应参数来调整人工鱼群的视觉范围和移动步长,另外在原有的三种行为的基础上提出了两种新的行为：跳跃行为和淘汰重生行为,提高了鱼群算法的寻优效率和求解精度;将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入TWSVM模型进行训练;将待测试样本输入TWSVM模型进行分类识别。实验结果表明：相对于深度卷积神经网络VGGNet模型、Fast R-CNN算法、YOLO算法、传统支持向量机（SVM）、Grid-TWSVM、GA-TWSVM、PSO-TWSVM、FOA-TWSVM、GSO-TWSVM、AFSA-TWSVM,所提出的基于改进人工鱼群算法的孪生支持向量机的方法有效地提高了火焰识别准确率和实时性,解决了TWSVM在火焰识别时参数选择困难、常用参数寻优算法寻优时间长等问题。     

基于节点加权和边加权的重分形研究

目前对于网络重分形的研究,在网络权重性质方面主要是原始网络、节点加权网络、边加权网络,每一个都是单独进行研究,论文主要对同时包含节点权重和边权重的网络进行分析,研究网络广义分形维数的变化情况。首先对已有的沙箱算法进行改进,并利用分形布朗运动时间序列进行改进算法的验证,然后利用改进的沙箱算法对由分形布朗运动时间序列生成的同时包含节点权重和边权重的可视复杂网络进行计算,接着同时单独改变边权重和节点权重,进一步研究广义分形维数随边权重和节点权重改变的变化情况。结果表明改进沙箱算法在保持了传统沙箱算法计算精度的前提下,大大地提高了计算的速度。对于同时单独改变节点权重和边权重,对复杂网络的广义分形维数的影响是截然不同的,节点权重的变化基本不影响网络广义分形维数的变化,而边权重则大大的影响且不同权重指数下的影响情况各不相同。     

容忍单粒子多节点翻转的三模互锁加固锁存器

为了能够容忍单粒子多节点翻转,提出了一种新颖的三模互锁加固锁存器。该锁存器使用具有过滤功能的代码字状态保存单元（CWSP）构成三模互锁结构,并在锁存器末端使用CWSP单元实现对单粒子多节点翻转的容错。HSPICE仿真结果表明,相比于三模冗余（TMR）锁存器,该锁存器功耗延迟积（PDP）下降了58.93%;相比于容忍多节点翻转的DNCS-SEU锁存器,该锁存器的功耗延迟积下降了41.56%。同时该锁存器具有较低的工艺偏差敏感性。     

扳手自动加工机床控制系统设计北大核心

针对活动扳手加工中因生产设备技术落后自动化程度低制约了扳手加工行业的发展的问题。在详细分析活动扳手的加工工艺的基础上,提出了扳手自动化加工机床的总体设计方案。通过分析总体方案中所选用通用部件的控制方式,完成了机床自动控制系统的设计。研究结果表明,该种控制系统自动化程度高,能大力提升机床的加工效率和加工质量。在有效减少用工量的同时也降低了工人劳动强度,有效支持了我国扳手加工行业打入国际高端市场。