摘要：为了实现在微处理器上运行眼动信号分类算法,精简嵌入式系统设计,提高系统效率,文章对比研究了STM32CubeMX AI和NanoEdge AI 2种可在微处理器上部署人工智能算法的技术手段。首先以眼电数据为基础,分别利用2种技术实现分类算法在微处理器上进行部署;然后在微处理器中运行分类算法,对眼电信号进行分类;最后对比分析2种分类方法的优缺点。实验结果表明,2种部署方式各有利弊,利用STM32CubeMXAI实现分类部署的方法首先需要在上位机中实现分类算法,有一定的执行难度,但可以更加有效地提高分类准确度;利用NanoEdge AI实现分类部署的方法可以避免上位机算法的调试,但无法实现针对不同信号进行具体设计。

摘要：利用CAE铸造模拟分析系统软件对我公司生产的铸钢件球阀盖的充型、凝固过程进行了模拟分析。对模拟分析存在缺陷的工艺进行改进,改进前后两种工艺的样品都经生产并且射线RT验证。CAE模拟结果和实际产品结果基本相符。试验表明,应用CAE铸造模拟分析系统可有效地预测铸造充型凝固过程中可能出现的缩孔、缩松缺陷并能辅助优化铸造工艺,确保铸件的质量,提高工艺出品率。工艺人员依据模拟结果,快速地评估工艺的可行性,及时做出相应的工艺改进措施。工艺设计人员在设计中积累了经验,这为相似产品的工艺设计提供了参考。

摘要：现行变压器噪声测试标准仅规定工频试验条件,使得换流变压器实际运行的噪声远超过测试水平。因此在规划换流站前,需要准确评估换流变压器的出厂噪声。该文以等效实际多谐波运行工况为目标,提出单频叠加和降容量两种换流变压器噪声等效评估方法。单频叠加试验是利用单一频率激励加载噪声试验结果,通过叠加定理来评估复合频率激励加载下换流变压器噪声水平;降容量试验是在多频谐波电源容量不能满足直接加载情况下的一种替代加载方案,降容量试验结果加上40 lgm(m为降容比例)得到全容量下的噪声水平,并通过分析比较实测和评估的噪声频率特性及声场分布验证所提方法的有效性和准确性。结果表明,单频叠加试验得到的噪声误差均在1.8 dB以内,降容量加载试验得到的噪声误差均在1.6 dB以内,相比以往工频加载方式大幅度提升了换流变压器噪声评估的准确性。所提等效评估测试方法为换流变压器制造厂家掌握产品运行噪声性能提供了有效方法,同时能够为换流站噪声设计与治理提供有力支撑。