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面向云計(jì)算環(huán)境的后處理服務(wù)[其他][其他]

后處理分析是計(jì)算流體力學(xué)仿真分析中的一個(gè)重要組成部分。面向云計(jì)算環(huán)境設(shè)計(jì)了一種后處理服務(wù)模型，基于模型實(shí)現(xiàn)了一個(gè)后處理服務(wù)原型軟件，用戶可以通過客戶端訪問實(shí)現(xiàn)對(duì)流場(chǎng)數(shù)據(jù)的后處理分析。這種面向云計(jì)算環(huán)境的后處理服務(wù)充分利用了云端服務(wù)器的高性能計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效后處理計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了“云+端”的靈活后處理分析，具有良好的可擴(kuò)展性。

發(fā)表于：7/1/2022 3:26:00 PM

基于改進(jìn)中值濾波的手機(jī)玻璃瑕疵圖像增強(qiáng)方法[其他][其他]

手機(jī)蓋板玻璃瑕疵檢測(cè)主要分為圖像獲取、圖像預(yù)處理、圖像分割和瑕疵分類這幾個(gè)步驟。由于高質(zhì)量圖像獲取難度大，接下來的圖像預(yù)處理就會(huì)顯得尤其重要。傳統(tǒng)的濾波方法在處理圖像噪聲時(shí)，都或多或少對(duì)圖片產(chǎn)生一定的模糊，損失部分有效信息，通常噪聲的存在會(huì)使得附近鄰域內(nèi)的極值上下差距較大，所以濾波變成不可或缺的步驟。改進(jìn)傳統(tǒng)的中值濾波，通過判斷目標(biāo)像素點(diǎn)是否需要進(jìn)行濾波處理的辦法，增強(qiáng)圖像的同時(shí)，使得有用瑕疵信息的損失降低。在濾波處理后用直方圖均衡化對(duì)圖像進(jìn)一步處理，起到圖像增強(qiáng)的效果。相比于傳統(tǒng)的中值濾波，該方法不僅會(huì)保留瑕疵邊緣信息，同時(shí)圖像增強(qiáng)后的效果也更好。

發(fā)表于：7/1/2022 3:22:00 PM

基于AIDC鏈路的多模式串口切換系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

目前，民航管制單位在與相鄰管制單位進(jìn)行AIDC移交時(shí)，如果采用的是X.25專線方式，則需要在本地2套自動(dòng)化系統(tǒng)之間共享一條物理鏈路。當(dāng)自動(dòng)化系統(tǒng)主備狀態(tài)切換時(shí)，往往需要人工方式切換線纜連接，切換時(shí)間較長(zhǎng)且增加了故障風(fēng)險(xiǎn)。提出了一種串口切換設(shè)備的設(shè)計(jì)方案，使2套自動(dòng)化系統(tǒng)的X.25處理設(shè)備能夠以切換的方式共享一條專線鏈路，并且支持3種切換模式。目前切換器樣機(jī)已在北京區(qū)管測(cè)試平臺(tái)上進(jìn)行了功能測(cè)試，在主備自動(dòng)化系統(tǒng)AIDC鏈路切換場(chǎng)景下能夠?qū)崿F(xiàn)物理鏈路的快速切換。

發(fā)表于：7/1/2022 3:18:00 PM

基于YOLO的手機(jī)外觀缺陷視覺檢測(cè)算法[其他][其他]

針對(duì)在小規(guī)模手機(jī)屏幕缺陷數(shù)據(jù)檢測(cè)效率不高的問題，提出了一個(gè)基于YOLO v3的手機(jī)外觀缺陷視覺檢測(cè)算法，即YOLO-q-v3算法。YOLO-q-v3算法通過改進(jìn)DarkNet-53網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少原網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和相應(yīng)的模型參數(shù)，有效地提高算法的檢測(cè)效率。將YOLO v3算法和本文提出的YOLO-q-v3算法對(duì)同一數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，YOLO-q-v3算法能夠正確識(shí)別手機(jī)屏幕裂痕，YOLO-q-v3在檢測(cè)速率上比YOLO v3算法提高了24%。

發(fā)表于：7/1/2022 3:15:00 PM

面向城市數(shù)字孿生的多尺度三維建模方法研究[其他][其他]

城市三維模型作為城市物理實(shí)體的立體可視化表達(dá)，是連接物理空間與數(shù)字空間的橋梁，也是實(shí)現(xiàn)城市數(shù)字孿生的關(guān)鍵基礎(chǔ)。對(duì)當(dāng)前城市數(shù)字化三維重建技術(shù)及應(yīng)用進(jìn)行研究，從不同尺度的三維建模方法出發(fā)，對(duì)“天空地室元”多尺度全要素建模方法進(jìn)行總結(jié)，并分析數(shù)字孿生城市三維重建面臨的挑戰(zhàn)和趨勢(shì)。

發(fā)表于：7/1/2022 3:11:00 PM

衛(wèi)星通信鏈路上/下行及單/雙通道計(jì)算方法研究[其他][航空航天]

針對(duì)衛(wèi)星X波段通信系統(tǒng)鏈路設(shè)計(jì)需求，詳細(xì)研究了傳輸過程中的各項(xiàng)損耗、干擾及系統(tǒng)指標(biāo)和特性，提出了衛(wèi)星通信系統(tǒng)的上、下行及單、雙通道情況下的多種鏈路計(jì)算方法，并通過實(shí)際示例驗(yàn)證該計(jì)算模型的可行性。該計(jì)算方法模型可用于衛(wèi)星通信系統(tǒng)的參數(shù)選擇、信號(hào)質(zhì)量鏈路能力的預(yù)測(cè)，對(duì)衛(wèi)星通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)具有指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：7/1/2022 3:07:00 PM

基于輕量級(jí)密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車載自組網(wǎng)入侵檢測(cè)方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

在車載自組網(wǎng)中，攻擊者可以通過偽造、篡改消息等方式發(fā)布虛假交通信息，導(dǎo)致交通擁堵甚至是嚴(yán)重的交通事故，而傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)方法不能滿足車載自組網(wǎng)的應(yīng)用需求。為了解決現(xiàn)階段車載網(wǎng)中入侵檢測(cè)方法性能低且存儲(chǔ)與時(shí)間成本高的問題，提出了一種基于密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)方法L-DenseNet(Light Dense Neural Network)，通過降低模型復(fù)雜性，提升算法訓(xùn)練速度和部署適應(yīng)性，使其更適用于車載自組網(wǎng)中的入侵檢測(cè)。在VeReMi數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法在識(shí)別各類攻擊的精確率和召回率的綜合表現(xiàn)最好，且具有較少的時(shí)間成本和存儲(chǔ)開銷。

發(fā)表于：7/1/2022 3:03:00 PM

基于自校驗(yàn)孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障區(qū)段定位方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)中壓配電網(wǎng)區(qū)段定位方法所存在的由系統(tǒng)中性點(diǎn)接地方式、故障點(diǎn)距離和過渡電阻大小等環(huán)境因素，以及電流互感器極性未知或智能電表錯(cuò)誤安裝等人為因素所導(dǎo)致的定位不準(zhǔn)確問題，提出一種平穩(wěn)小波極性校驗(yàn)下基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障區(qū)段定位方法。首先，分析了零序電流暫態(tài)特征，指出了傳統(tǒng)線性相關(guān)法存在的定位缺陷；其次，使用平穩(wěn)小波變換解決信號(hào)同步和設(shè)備反接的問題；最后引入孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障點(diǎn)上下游信號(hào)進(jìn)行相似性匹配，經(jīng)訓(xùn)練該模型可以準(zhǔn)確定位故障區(qū)段。通過仿真驗(yàn)證，該方法具有較強(qiáng)的抗干擾能力，對(duì)于定位盲區(qū)也有較高的識(shí)別率。

發(fā)表于：7/1/2022 2:59:00 PM

基于表面掃描法的SiP器件近場(chǎng)電磁輻射測(cè)試方法[其他][其他]

在近場(chǎng)電磁輻射測(cè)試研究中，還沒有一套完整的面向單個(gè)元器件的測(cè)試方法。針對(duì)此問題，基于表面掃描法對(duì)SiP器件的近場(chǎng)電磁輻射測(cè)試方法進(jìn)行研究。第一，利用X光研究SiP器件內(nèi)部結(jié)構(gòu)并進(jìn)行干擾源分析；第二，完成硬件、軟件層搭建使器件進(jìn)入工作狀態(tài)；第三，搭建近場(chǎng)測(cè)試系統(tǒng)，對(duì)工作中的器件實(shí)施近場(chǎng)測(cè)試。在案例研究中，所用SiP器件內(nèi)部封裝外圍器件和作為主要干擾源的處理器。近場(chǎng)測(cè)試結(jié)果顯示，PCB上輻射主要集中在SiP器件周圍，器件近場(chǎng)輻射集中在處理器芯片處。案例研究的結(jié)果說明這種測(cè)試方法可以有效測(cè)量SiP器件的近場(chǎng)電磁輻射，并對(duì)器件內(nèi)干擾源進(jìn)行分析。

發(fā)表于：7/1/2022 2:55:00 PM

大擺幅輸出的高速線性行波驅(qū)動(dòng)器[其他][其他]

基于0.13 μm SiGe BiCMOS工藝設(shè)計(jì)了高速線性行波馬赫-曾德爾調(diào)制器(Mach-Zehnder Modulators，MZM)驅(qū)動(dòng)器。驅(qū)動(dòng)器主要由三個(gè)部分組成，分別是輸入級(jí)、輸出級(jí)和直流消除(Direct Current Offset Compensation，DCOC)。輸入級(jí)在差分對(duì)的發(fā)射極引入可變電容和可變電阻來實(shí)現(xiàn)增益可調(diào)的功能，在輸出節(jié)點(diǎn)采用了并聯(lián)電感峰化技術(shù)來提高帶寬；輸出級(jí)中采用了擊穿電壓倍增技術(shù)來獲得大擺幅輸出電壓，以及采用了并聯(lián)電感峰化技術(shù)來提高帶寬；DCOC通過在行波MZM驅(qū)動(dòng)器的輸出和輸入之間建立反饋以消除直流失調(diào)，并且采用了一階低通濾波器以保證環(huán)路穩(wěn)定。仿真結(jié)果顯示，驅(qū)動(dòng)器的增益可以在較大的范圍內(nèi)可調(diào)，DCOC環(huán)路的相位裕度高達(dá)82°，最高工作速率為100 Gb/s，輸出Vpp約為4 V，可以很好地驅(qū)動(dòng)行波MZM。

發(fā)表于：7/1/2022 2:50:00 PM