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关键词： 模拟电路   特征选择   故障诊断   改进哈里斯鹰算法   反向传播神经网络  

摘要： 针对模拟电路故障类型多、故障状态不稳定以及故障数据冗余，使得模拟电路故障诊断困难的问题，提出利用改进哈里斯鹰算法(improved Harris Hawks optimization，IHHO)优化反向传播(back propagation，BP)神经网络，实现模拟电路故障特征选择与诊断。首先，将非线性自适应因子、柯西变异和随机差分扰动引入哈里斯鹰算法，实现收敛速度和精度的提升;其次，采用IHHO对模拟电路的单一故障和组合故障仿真数据进行特征选择，完成数据预处理;最后，采用IHHO-BP算法，对预处理后的故障数据进行训练和测试，实现模拟电路故障诊断。诊断结果表明，所提方法的诊断精度相较于其他算法提升了5.5%。

关键词： 辨识误区   实验探究   图示分析   电路  

摘要： 针对初中学生初学电路时对抽象电路的辨识误区,通过创新实验探究、图示分析等创新教法,引导学生深刻理解电路中电流的特点。

摘要： 针对现有多级逻辑近似优化算法在大型电路优化时无法较好兼顾优化效果与算法速度问题，提出了一种基于常量替换的多级逻辑电路面积优化算法。该算法通过在AIG中引入节点输出距离，常量传输距离等参数，结合提出的多扇出节点常量替换过程中错误率控制方法，在全局范围内提取合适替换的候选节点集和每个候选节点输出的常量替换值；同时根据电路规模选取不同的错误率计算方法等策略，实现了错误率约束下的多级逻辑电路面积近似优化并使算法速度得到提升。提出的算法用C语言和ABC内置命令编程实现，使用EPFL以及MCNC电路进行测试。实验结果显示，与已提出的常量替换方法相比，面积优化效果提升48.77%。同时相较于ALSRAC优化算法，分别在面积优化和运算时间上有1.28%和60.91%的提升。

关键词： TDCS   倒接   通道安全   路由   收敛   业务验证  

摘要： 铁路信号专业TDCS/CTC系统是直接服务于铁路运输生产的重要业务系统,TDCS/CTC系统组网电路是由铁路传输网承载的重要通道,在维护传输网承载的TDCS/CTC业务电路过程中,根据传输资源现状进行电路倒接优化是一项重要工作。针对TDCS电路倒接工作引起TDCS终端监控失效的典型案例展开分析,讨论在电路优化过程中存在的安全隐患,通过倒接前及倒接过程中通信及信号专业施工人员联合进行业务验证,由信号专业指定路由器路由指向,使路由指向避免选择待倒接的电路区间,确保TDCS终端实现正常切换,TDCS系统运行安全稳定,实现服务运输生产的目标。

关键词： 超声波电机   Langevin结构   机电等效电路   损耗  

摘要： Langevin夹心式结构被广泛应用于超声波电机定子结构设计中,其压电振子工作于厚度方向振动模态,现有等效电路模型由于没有充分考虑压电振子固有损耗特性,因此无法实现对机械品质因数的准确评估。为此,该文首先建立压电振子含三类损耗的解耦机电等效电路模型,研究压电振子三类固有损耗对机械品质因数的影响规律;再进一步建立Langevin夹心式结构的机电等效电路模型,分析材料特性参数和结构参数对于共振频率、反共振频率和有效机电耦合系数等关键性能指标的影响。最后制作Langevin夹心式结构性样机,并分别对其阻抗-频率特性和振动特性进行测试,通过实验结论证实理论模型的准确性。该研究通过揭示压电振子固有损耗对其输出特性的差异性影响规律,为设计具有高机械品质因数的振子结构,并进一步开发高性能超声波电机提供理论支撑。

关键词： 天然气   印刷电路板换热器   多孔介质模型   流动不均匀性  

摘要： 为探究天然气用印刷电路板换热器的流动不均匀性,建立了印刷电路板换热器多孔介质模型,并分析了该模型用于天然气流动特性预测的可行性。首先根据单通道的流动特性获得多孔介质模型参数,然后使用该模型对大尺度的印刷电路板换热器流场特性进行计算。结果表明:在层流(雷诺数Re≤1200)范围内,多孔介质模型能很好地预测实际模型的压力场和流动不均匀性,误差基本在5%以内;当Re=10000和通道数n=8时,增大通道长度有利于提高多孔介质模型预测实际模型的精度。

关键词： 金课建设   口袋实验室   教学模式  

摘要： 本文基于“金课”建设理念,针对电类专业学生受到实验设备的限制,不便在课余展开实践活动,导致创新能力不足的现象,为方便学生通过在课外独立自主学习和自主锻炼,从而提高学生的工程实践素养和独立分析、解决问题的能力,激发学生创新实践潜力,推进电路课程群相关实践教学模式的改革,构建不受时间和空间限制的,可随身携带的“口袋实验室”,全面贯彻金课建设“以学生为中心”的教育理念,便于学生随时随地在课外自主开展实践创新活动,有效地激发学生的实践兴趣,更好地培养工程实践应用型人才。