Cameleon——集成计算机辅助设计系统

本文向大家介绍一种新型的集成化计算机辅助设计系统——Chamleon,可用于IBMPC/AT及兼容机,同其他商用的CAD系统一样,本系统可完成对电路的模拟,并可根据需要生成不同工艺的电路版图(如PCB、厚膜与薄膜电路,定制与门阵列)。此系统同样对被模拟的电路采用原理图来描述,各模块通过数据库来集成。不同于其他系统的是,此系统对线性和非线性电路提供器件的特征和模型,可以对模拟电路进行交流、直流、瞬态、温度分析。此系统应用范围很广,本文只介绍其中的一部分。 Chameleon CAD系统主要适用于二极管、三极管、JFET和MOSFET器件,这些器件,在进行非线性大信号和线性小信号、微波电路模拟时有不同的近似模型。在其它方面与其它系统不同是有配套的模拟电路的测试模块。     

应用Elman网络优化非线性模拟电路测试激励

非线性模拟电路瞬态测试激励信号的参数对电路故障识别率影响很大,在搜索最佳激励信号的过程中,需建立非线性模拟电路的系统模型。Elman网络是一种递归神经网络,能逼近任意动态非线性系统。该文用一种改进的Elman网络建立故障电路和非故障电路的系统模型,用遗传算法搜索最佳瞬态测试激励信号参数,仿真实验结果表明经过该方法优化后的激励信号能大大提高非线性模拟电路的故障识别率。     

試制成功模擬电子計算机的經驗

成都电訊工程学院四系师生,苦战约二十昼夜,制成了一台能够解八阶微分方程的模拟电子計算机。模拟电子計算机可以用来解线性和非线性微分方程。計算速度極快,一般题目只要几秒至几分的时間,就可以求出,如果依靠人工来解高价的线性微分程方則需要一天乃至几天的时間,至于对高阶非线性微分方程,一般来說是無法用人工来求出的。     

短焦距开放式谐振腔,反射式绕射幅射振荡器

报告了短焦距腔,反射式绕射幅射振荡器(R.DRO)的线性理论和三维数值计算,推导了器件工作的复频率方程,得出开放式谐振腔理论分析方法。制成实验模型在动态系统上进行了热测实验,分析了理论和实验结果。     

基于频闪微视觉的MEMS微运动测试系统研究

MEMS广泛应用于智能手机、3D打印等领域,MEMS动态性能测试对故障定位,优化MEMS设计、加工工艺,降低封装成本具有重要意义。分析了MEMS微运动测试系统方案和原理,以图像处理为核心,通过计算机显微系统,引入频闪同步控制技术,构建了一套频闪微视觉MEMS动态测试系统,并以MEMS谐振器为例,激励正弦振动信号,驱动谐振器作正弦振动,对频闪微系统采集的图像序列进行观察和分析。Matlab计算仿真结果表明:该方法有效估计了谐振器的运动特性,具有较高的应用价值。     

基于多层级选择理论的演化动态分析

该文探讨了多层级选择理论及其三种演化动态:非线性、自组织和共演.研究者可以根据经济系统的复杂程度选择不同的动态建模.较之于非线性和自组织动态,多层级的共演动态明确考虑了低层级"互动者"多样性的生成和变化,及其与高层级"互动者"演化的交互作用,是一种更具演化本质的动态.文章还建立了一个简单的多层级演化模型,仿真模拟结果表明,当高层级的适应依赖于低层级的适应时,低层级的行为突变对系统演化影响不大;当高层级的适应是随机的,如果低层级的行为突变较小,高层级学习的理性程度越高,系统效率越高.     

基于RBF神经网络的MEMS惯性传感器误差补偿方法

传统的微机电系统(MEMS)惯性传感器误差补偿技术通常采用多元线性回归误差模型,未考虑传感器误差的非线性特性,不能实现精确的误差补偿。针对以上问题,提出了一种基于径向基函数神经网络的微惯性测量单元误差补偿模型,将MEMS惯性传感器三轴测量值和真实值作为样本,对网络进行训练,利用训练好的网络对MEMS加速度计和陀螺仪进行误差补偿。实验结果表明:与多元线性回归误差模型相比,神经网络对惯性传感器具有更好的降噪滤波效果;且基于径向基函数神经网络的惯性传感器误差补偿精度较另外2种模型提升了1～2个数量级。所提方案能够有效地补偿MEMS惯性传感器误差。     

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。     

四角点支承正交菱形板的自然频率

以自重作用下板的挠曲面为振型函数,用Ｒａｙｌｅｉｇｈ能量法求解四角点支承菱形正交板的自然频率。数值算例表明,本文算法简单,计算结果能满足工程要求。     

典型MEMS器件结构优化设计平台

设计一种适用于典型MEMS器件结构优化设计的通用平台系统MEMS Platform（简称 MP）。该平台采用了柔性模块的设计理念,将整个优化设计过程分解成参数化建模、性能仿真、优化前后处理、优化算法选择与设计、优化结果输出等5个独立功能单元,解决了典型MEMS器件结构设计中经常出现的实际性能失真、优化计算过程复杂、计算量大等问题,具有较好的实际应用及再开发价值。     

MEMS器件平板运动空气阻尼研究

针对微电子机械系统中平行板间的气膜阻尼问题,通过将平板沿垂直方向的位移运动方程展开为傅里叶级数,得到了微平面机构所受的空气阻尼力和阻尼系数的解析公式。结果表明,空气阻尼系数近似与两平板间气隙厚度的三次方成反比。通过对微加速度开关质量块工作时所受的空气阻尼进行仿真分析,得出该开关的阻尼系数在工作过程中为变阻尼的结论,并分析了空气阻尼系数对于开关性能的影响。     

基于罚函数法的神经网络优化设计研究

介绍了Hopfidd神经网络系统的优化原理，从中提取反映网络动力学规律的非线性微分方程组，并用Matlab求解该方程组．算例表明，求解反映Hopfield网络运动的微分方程组能够解决优化问题．     

直线电机抽油泵流场数值研究

将直线电机置于井下，直接驱动柱塞泵举升原油，有利于提高系统效率和节能。根据直线电机抽油泵结构，结合柱塞和阀球运动模型，运用动网格技术和自编程UDF模块对Fluent进行二次开发，实现了柱塞和阀球运动与流场的耦合求解。可以确定泵筒内任意计算时刻流场状态，揭示了柱塞往复运动过程中泵筒内部流场演化、阀球运动和流场特性。计算结果与实验结果吻合较好，为研究新型抽油泵提供了参考和依据。     

高压功率器件特性的数值分析

在求解高压功率(HV/P)器件的泊松方程与连续性方程中,将与注入和掺杂有关的因子引入物理参数模型。针对HV/P器件分析程序特有的收敛与溢出问题,采用从低电压到高电压的分段解法和归一化的模拟方法。利用此程序对HV/P器件具有场限环和场板结构的特性进行了模拟。     

气水交替驱油藏注入能力分析及优化

针对注入能力降低是制约气水交替驱提高油藏采收率的关键因素的问题,以相似理论中的检验分析法推导了气水交替注入无因次注入能力方程,运用考虑相渗和毛管滞后效应耦合的数值模拟方法,评价无因次注入能力的因素影响,讨论并优化了注入水气比。研究结果表明：对于特定油藏体系,通过增加注入气的富化度提高粘滞力重力比来达到改善驱替效果的方法比片面地增加注气速度更高一些;水气比越高,达到相同开采效果所需气量越小,但因此而出现较明显的注入能力下降的趋势。对于低粘滞力重力比的注气条件,选择水气比为2最佳;而对于高粘滞力重力比,则水气比为1是最佳选择。建议在水气比的优选时充分结合油藏地质特征和注入流体特性进行分析。     

用动态子结构法求结构固有频率的函数逼近解

本文利用精确的动力凝聚、变频变换代替定频变换，按双协调条件建立一个刚度矩阵和质量矩阵含有特征值参数的特征方程．在求解结构的固有频率时，首先研究了特征值与特征值参数的函数关系，并运用切比雪夫多项式来逼近此非线性函数；再用牛顿法求解非线性方程，得出其固有频率；最后用本方法计算了两个实例．所得结果同精确解和实验结果进行了比较，误差在工程允许范围之内．     

弯曲光波导的本地场理论

本文从弯曲光波导的本地正交弯曲坐标系出发,展开MaxweII方程组,并借助于函数变换和普通小参数展开法导出了在o(1/R)近似下的弯曲光波导的修正场本地方程及修正传播常数。以圆光纤为例,讨论了一阶近似本地场形式及基模场在最大值处的场位移。与一些文献作以比较,我们的计算与数值方法相一致。本理论的特点是利用相应直波导的已知场来构造弯曲光波导的本地场,故本理论适应于分析任意截面,亦满足于在弱导条件下的弯曲光波导。     

适于DSP的模拟信号调制方式自动识别方法研究

提出一种适用于DSP的基于Bessel插值结构的正交数字下变频方案，可实现已调信号调制方式的自动识别。该方案能够实现提取信号的正交分量和同相分量，并且能够提取出较高精度的信号的基本参数，由此得到的特征参数可以准确地识别出信号的调制模式。最后，通过计算机和DSP仿真，证明了它的可行性。     

拉普拉斯变换在求解微分方程中的应用

文章讨论了高阶线性常微分方程解的构成,从信号与系统的角度出发,给出了线性方程的系统模型。使用拉普拉斯变换的方法对几种常见的问题进行了解答,极大地简化了计算。     

基于Chebyshev正交柔性神经网络的混凝土耐久性评估

根据目前混凝土结构耐久性的研究现状,将改进后的Chebyshev正交柔性神经网络应用于结构耐久性评估中,并给出它的学习算法.应用表明,改进后的模型算法简单,线性、非线性逼近度高,而且能够准确预测混凝土结构耐久性.