基于ARM的多通道电荷放大器的设计与测试

针对基于压电传感器的结构健康监测系统特别设计了一16通道的程控电荷放大器板卡,由嵌入式微控制芯片STM32F407IGT6进行板卡的功能和状态控制。程控电荷放大器板卡包含驱动传感选择模块、电荷转换模块、无源滤波模块、二级放大兼微调模块、带通滤波模块及USB传输模块等,满足研制的电荷放大器具备的各项功能,同时具有体积小及集成度高等优点。板卡与上位机直接通过USB串口进行通信,上位机用户界面基于LabVIEW软件进行开发。     

压电能量俘获结构及其升频转换技术的发展现状

压电材料作为一种良好的机电换能元件,具有体积小、成本低、工作性能可靠等优势,但如何设计压电振子高效地俘获环境振动能,仍是本领域的关键技术难题。以定频式、调频式和宽频式三类典型压电振子为代表的结构共振频率匹配设计能部分解决上述难题,但面向环境低频、超低频振动能俘获,上述振子仍面临输出功率低、可靠性差等问题,途径之一是通过机械式升频转换技术将低频激励转换成压电振子的高频振荡,同时突破超低频压电元件功率密度低的限制。几类机械式升频转换技术被区分并简要介绍,重点阐述一种借助非线性系统内共振现象实现的机械升频转换方法。内共振升频技术具有激励加速度阈值低、升频转化能量损失少等优势,进一步拓宽压电振子领域内的机械式升频转换研究。     

超级电容器充电过程中的双重均压研究

超级电容器作为储能器件在工业领域有着广泛的应用。为提高超级电容器模块的输出特性,延长模块的使用寿命,以面向未来航空航天器瞬时功率的应用需求为基础,文中提出一种安全可靠的超级电容器双重均压技术。通过测量恒流充放电条件下超级电容器的充放电曲线及计算单体特征参数,揭示模块中单体的不一致性。在恒流充电过程中,双重均压电路以Buck-Boost电路为主要电路,开关电阻法电路作为备用电路,使模块实现充电时的动态电压均衡并在充电结束时达到额定电压值且不出现过充现象。双重均压电路解决了超级电容器模块中因单体不一致性所致的电压不均衡问题。     

共振频率可调式非线性压电振动能量收集器

振动能量回收技术能够将环境中的机械振动能转换成电能,进而为微功耗装置供电,具有良好的应用前景。设计了一种利用压电材料的新型振动能量收集器,该机电耦合结构由一对非对称压电悬臂梁组成,悬臂梁末端固定有永磁体,利用永磁体产生的非线性力,实现了悬臂梁共振频率与外界激振频率的匹配调节。提出了该结构的理论模型,借助Matlab/Simulink数值分析软件对理论模型进行了仿真分析,并通过实验进行了验证。实验结果表明外界激励加速度幅值为3 m/s~2的时,结构即能实现较大频带范围内的频率匹配调节,频带范围不低于6.5Hz,最大回收功率不低于2 mW。     

基于超级电容的储能模块自放电分析

低功耗自供电设备随着物联网技术的不断进步逐渐成为发展主流。基于超级电容搭建的储能模块可应用于低功耗自供电智能设备,但超级电容的自放电特性会导致存储能量的损失及端电压的下降,不利于低功耗自供电设备的功耗管理及测量。文中建立了所述储能模块的等效可变漏电阻模型,通过实验确定了等效模型中的相关参数并通过Matlab/Simulink数值仿真软件对该储能模块的自放电过程进行了分析。最后对仿真结果进行了分段线性化拟合以便于后续测试误差修正或数学计算,并使用拟合后的等效电路模型预测了自放电期间储能模块的电压变化。该电压变化值与实验所测结果吻合,验证了模型的有效性,为低功耗自供电设备的电源管理单元设计及功耗测量等奠定了基础。     

智能结构中压电驱动器产生的局部应变场分析

为研究压电驱动元件产生局部应变的机理,设计了一两端固支梁模型,通过ANSYS有限元分析软件,比较了结构不同位置压电传感元件的感应电压,同时对局部应变值进行了数值分析,探讨了其产生因素,最后通过试验验证了局部应变的存在.     

仿真软件在测试专业教学中的应用探讨

本文以"动态测试技术"的教学过程为例,介绍了几种典型计算机仿真软件在测试专业课堂教学中的具体应用,同时对教学效果进行了探讨.结果表明,在处理好教学节奏的情况下,运用仿真软件教学能够大大激发学生的学习兴趣,增加知识面,加深对知识点的理解.     

智能结构振动同位配置控制中的局部应变研究

摘 要：在压电结构振动主动控制中,往往采用同位配置的方法。实验中发现当压电驱动器施加控制电压后,其反向同位的压电传感器将会受到局部应变的影响,控制效果就会降低。为进一步分析局部应变的影响机理,以板结构为研究对象,采用ANSYS进行了谐响应分析,比较了对称位置传感片电压幅值与相位,理论上验证了局部应变存在。最后通过方波激励和MCS算法对飞机壁板进行振动控制实验验证了局部应变的影响,为进一步提高主动控制效果研究奠定了良好的基础。     

基于多尺度特征实现超参进化的野生菌分类研究与应用

在我国,因误食不可食用野生菌而导致中毒的事件频发,尤其是云南等西南地区,由于野生菌种类的类间特征差异较小,且实际场景下的图像背景复杂,仅靠肉眼分辨困难。目前虽然有多种方法可对野生菌进行分类,且最为可靠的方法为分子鉴定法,但该方法耗时长、门槛高,不适合进行实时分类检测。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的方法,即使用注意力机制(CBAM),配合多尺度特征融合,增加 Anchor层,利用超参数进化思想对其模型训练时的超参数进行调整,从而提升识别精度。与常见的目标检测网络 SSD,Faster_Rcnn 和 Yolo 系列等进行对比,该模型能更准确地对野生菌进行分类检测;经过模型改进后,相较于原Yolov5,Map 提升 3.7%,达到 93.2%,准确率提升 1.3%,召回率提升 1.0%,且模型检测速度提升 2.3%;相较于 SSD,Map 提升 14.3%。最终将模型简化,部署到安卓设备上,增加其实用性,解决当前因野生菌难以辨别而误食不可食用野生菌导致中毒的问题。     

基于容器虚拟化技术研究

基于容器的虚拟化技术通过借鉴资源容器的核心思想,将系统中的资源主体从运行主体中剥离出来,从而达到在虚拟化技术上对系统资源进行精确和高效控制的目的。本文在详细介绍和分析了资源容器和安全容器的基础上提出了虚拟化容器技术的系统架构并和原有的Hypervisor模型进行对比,充分肯定了它在系统资源共享方面的优势,同时指出了其潜在的安全隐患。