双层通用自适应模式识别系统

单层n元自适应模式识别系统(WISARD)由于其大规模并行分布处理能力、通用性和自适应性而显示了巨大的应用潜力。但由于其结构的原因,系统性能受到了一定的限制。Kanerva提出的稀疏存贮器结构和WISARD的RAM阵列结构有相似之处。而且这种稀疏分布存贮的原理,可以从结构上解决WISARD的固有缺陷。根据SDM的概念,在WISARD的基础上,本文提出了一种新颖的双层自适应模式识别系统模型。它除了保持WISARD的原有特点之外,在解决大维数或非确定性模式数据的识别问题以及控制系统成本方面有着明显的优势。在该系统上进行的多体印刷汉字识别试验,初步优化了系统各参数的关系,验证了模型的可行性。     

基于FPGA的半硬回收数据采集存储系统设计

文章介绍了基于FPGA的半硬回收数据采集存储系统的多片A/D数据编码技术、有限硬件资源下的大容量Flash读写技术、USB接口设计。利用VHDL语言和QuartusⅡ7.1软件完成了系统设计及软件仿真。实验表明:所设计的系统实现了16通道10 kHz的数据采样和存储,与计算机接口数据传输速率达8 Mbit/s,系统运行稳定可靠。     

人机协作中人的动作终点预测

为实现安全高效的人机协作（HRC）,需要机器人及时对人的动作做出预测,从而积极主动地辅助人工作。为解决在HRC装配场景中机器人对人的动作终点预测问题,提出了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的动作终点预测方法。在训练阶段,用人的动作序列与对应的动作终点组成的样本训练LSTM网络,构建动作序列与动作终点之间的映射。在应用阶段,根据人的动作的初始部分对动作终点提前做出预测。通过在装配场景中,对人抓取工具或零件的动作终点进行预测,验证了所提方法的有效性。在观测到50%的动作片段时,预测准确率达到80%以上。      

铁磁构件残余寿命评估方法

 为研究磁记忆检测技术评估铁磁材料早期损伤的可行性,以磁记忆检测技术为手段,对40Cr钢三点弯曲SE(B)试样进行了常温疲劳裂纹扩展试验,分别测量了试样在相同载荷条件下不同循环周次N时的磁场数据。定义了一种新的磁记忆特征参量,分析并探讨了疲劳裂纹扩展过程中该特征参量的阶段性特征,结果表明该特征参量较传统的磁记忆特征参量变化明显。通过分析磁记忆信号与裂纹扩展寿命、累积疲劳损伤之间的关系,建立了基于磁记忆信号的损伤参量模型,利用该模型可以很好地评估材料的残余寿命,可为磁记忆检测技术在铁磁性材料早期损伤以及残余寿命评估方面的应用提供借鉴作用。     

几种256Kbit SRAM芯片的单粒子翻转规律

给出了实践４号（ＳＪ－４）星载ＩＤＴ７１２５６Ｄ高速ＣＭＯＳ静态存储器和ＨＭ８８３２异步静态存储器单粒子事件（ＳＥＵ）的总翻转率,器件类型翻转率,逻辑状态翻转率,并与国外某些卫星的监测结果进行了比较。另外对部分ＳＥＵ数据进行了统计分析,给出了ＳＥＵ的片上地址和到达时间差的分布规律及拟合曲线。     

基于V9机的高速采集存储系统在光电经纬仪中的应用

以数字视频替代摄影系统已成为近二十年来光测设备研制与使用人员的追寻目标,随着高分辨率高速CCD图像技术日臻完善,用高帧频的数字相机取代摄影机已成为可能。本文基于美国Vision Research,Inc生产的高速数字相机——Phantom V9.0(黑白)的特性提出了高速采集存储系统的设计方案。并已在某光电经纬仪中得到了应用。     

一种面向卫星应用的新型存储器和FPGA设计与实现

可靠性对在轨卫星的安全意义重大。由于空间环境辐射和单粒子效应,卫星系统多次发生在轨异常,对在轨卫星系统工作的连续性、稳定性和安全性造成了严重影响。文章针对卫星在轨空间环境和单粒子问题,提出一种基于铁电材料的高可靠、抗辐射的CPU和FPGA解决方案。一方面,设计了和通用接口兼容的新型铁电存储器,其抗辐射总剂量大于10000Krads（Si）,对单粒子效应几乎具有完全的免疫能力;另一方面,设计了基于铁电编程单元的新型FPGA,该FPGA不需要外部PROM,具有很好的经济性和应用前景。     

Modeling bending behavior of shape memory alloy wire-reinforced composites: Semi-analytical model and finite element analysis

In this study, we propose a novel and simple exact semi-analytical model for superelastic Shape Memory Alloy (SMA) wire reinforced composites subjected to bending loads. In order to study the mechanical response of the composite during loading/unloading, a Representative Volume Element (RVE) is extracted to examine the bending response of the composite. Analytical moment–curvature, and shear force-shear strain relations are derived based on a 3-Dimensional (3D) thermomechanical SMA model and Timoshenko beam theory. The composite Simpson’s rule is adopted to numerically solve the exact analytical moment–curvature and shear force-shear strain relationships. Results including the moment–curvature response, axial stress distribution along the vertical and longitudinal directions, martensite volume fraction, and the tip deflection are reported and validated against 3D finite element simulations. The influence of temperature, martensite volume fraction distribution, and matrix stiffness on the mechanical performance of the composite is also investigated. In particular, the composite is found to behave superelastically under certain conditions of temperature, SMA volume fraction, and elastic stiffness of the matrix. Such behavior is advantageous in applications requiring large recoverable strains or high energy dissipation density.     

ALGEBRAIC TURBULENCE MODEL WITH MEMORY FOR COMPUTATION OF 3-D TURBULENT BOUNDARY LAYERS WITH VALIDATION

Additional equations were found based on experiments for an algebraic turbulence model to improve the prediction of the behavior of three dimensional turbulent boundary layers by taking account of the effects of pressure gradient and the historical variation of eddy viscosity, so the model is with memory. Numerical calculation by solving boundary layer equations was carried.out for the five pressure driven three dimensional turbulent boundary layers developed on flat plates, swept-wing, and prolate spheroid in symmetrical plane. Comparing the computational results with the experimental data, it is obvious that the prediction will be more accurate if the proposed closure equations are used, especially for the turbulent shear stresses.     

二元智能复合材料结构变形分析

提出了嵌入形状记忆合金丝和压电陶瓷片作为联合变形驱动器的二元智能结构,并建立了有限元模型．驱动器镶嵌于层板表面或内部,其中压电陶瓷片作为压电铺层;形状记忆合金丝的驱动力当量为与温度相关的节点载荷．算例比较了不同种驱动方式的变形效果,并进行了试验验证．结果表明在二元智能结构的形状控制中,形状记忆合金丝承受主要的载荷,压电陶瓷片作变形修正,可以发挥各自的优点．