摘要：　通过改变多孔光纤中的芯区面积、空气孔的直径和分布,可以灵活地设计其导波特性。利用耦合波方程分析了参量波长变换的基本原理,讨论了信号波长固定情况下相位失配和抽运波长之间的关系。对基于多孔光纤的参量波长变换的转换效率进行了数值模拟,并和实验测量的数据进行了比较,结果表明它们的结果相一致。采用15 m长的多孔光纤可以获得约 10 nm的 3 dB调谐带宽,最大转换效率约为-16 dB,并且采用较低色散斜率值的多孔光纤可以进一步增大调谐范围。因此,利用多孔光纤可以实现紧凑的波长变换器。

摘要：针对以总流经时间和最大完工时间为目标的零空闲流水线调度问题,提出了和声搜索调度算法。该算法利用和声搜索算法的优化机理,采用基于浮点数的编码方式和新设计的和声产生方法,扩展了传统和声搜索算法的求解模型,并结合快速插入邻域局部搜索算法,给出了三种混合求解策略。仿真试验表明,该算法具有高效性和优越性。

摘要：本研究旨在结合情感化设计理念,为女性内衣品牌提供一套更具情感共鸣的设计方案。研究采用深度访谈法,主要从生理和心理两方面分析目标群体的需求和期望。本研究提出一套女性内衣的情感化设计策略,该策略共分为5个步骤:(1)前期调研,(2)设计方案阶段,(3)细化方案阶段,(4)工艺与样衣试制阶段,(5)样衣通过评价后即可进入批量生产。该策略通过情感化设计,强调了情感关怀的重要性。并提供了一种较系统的方法和研究方向,以满足女性内衣市场不断增长的高品质情感需求。

摘要：目前,测控技术广泛应用于炼油、化工、冶金、电力、轻工和纺织等行业。本文设计了基于CAN现场总线的测控网络中下位机节点的设计,开发了基于DSP的下位机节点CAN现场硬件智能测控装置及通讯软件。通讯软件主要包括三大模块:CAN现场智能测控装置初始化,报文发送及中断接收,基于自定义协议Proto-Can节点的协议实现即D/A,A/D等子程序。

摘要：鱼类效率高、机动性强、持久力长的游动方式为人类水中运输设备提供了极佳的设计思路。通过模仿鱼类的运动方式 ,可设计出新颖的水下运输、作业装备。本文以仿鱼推进机构的设计和实现为目标 ,根据鱼类游动的特点 ,对其运动方式进行数字模拟 ,分析影响其游动性能的关键参数 ,并建立鱼类游动的数学模型。据此给出了一种多关节仿鱼推进机构的设计方案 ,完成了辅助这种仿生推进机构设计的仿真软件。借助可视化的鱼类游动及控制的仿真 ,给出仿鱼推进机构的关键参数 ,并研制了采用鱼类游动方式运动的仿生机器鱼。

摘要：采用响应面法优化了超临界CO2流体萃取(SCE)香榧假种皮提取物的工艺,并采用气相色谱质谱联用仪(GC-MS)对其提取物成分进行了分析。在单因素试验的基础上,选取动态萃取时间、萃取温度、萃取压力作为变量,以香榧假种皮提取物得率为指标,采用Box-Behnken试验设计方法进行三因素三水平试验,根据回归方程的预测模型对结果进行响应面分析,确定超临界CO2流体萃取香榧假种皮提取物的优化工艺为:粉碎度40目,静态萃取时间20 min,动态萃取时间2.5 h、萃取温度45℃、萃取压力34 MPa,在此条件下提取物平均提取率为(22.12±0.09)%。经过GC-MS检测分析,香榧假种皮提取物的主要成分为二萜类物质,其次为羧酸、酯类、倍半萜类和单萜类物质。

摘要：相对于创业企业"生存"而言,创业失败造成大学生创业者心理扭曲甚至放弃生命等问题并未得到教育家的足够重视,导致大学生无法接受失败、创业资源浪费等诸多社会矛盾。大学创业教育不应仅关注创业企业的生存,更应关注创业者的"生存",并将两者综合起来,形成更加完整的创业教育体系。基于创业失败学习视角的创业课程,可以帮助大学生增强对创业失败的理解与接受,提高大学生管理创业失败负面情绪的能力,并学会从创业失败中学习。

摘要：本文提出了体系结构无关的程序热trace提取方法,把基于trace的软硬件划分从机器代码层次提高到了中间代码表示的控制数据流图层次,从而实现了处理器体系结构无关的trace协处理器自动产生方法;提出了基于散列签名的trace预测方法,支持包含环路结构的trace预测,提高了平均命中率.基于上述工作实现的协处理器自动产生方法,可以作为系统级设计优化工具应用于现有的SoC软硬件开发流程.实验表明,与基于机器指令trace的方法相比,本文方法获得的系统平均性能提高了22.6%.

摘要：本文设计了一种以PLC和自开发的多DO扩展模块为核心的全自动快速发药机发药系统。首先阐述了自动发药控制系统的硬件设计方案,设计了多DO扩展模块及驱动电路。然后对发药系统的软件功能进行了详细分析。实验证明该系统具有发药效率高、扩展能力强和硬件成本低等特点。

摘要：在正确地规划合理路径方面,行人轨迹预测具有重要的意义.大多数现有轨迹预测方法在考虑周围行人的影响时,都是简单地将周围行人全部考虑在内,这必然带来的冗余信息.本文提出了一种基于多模式时空交互的行人轨迹预测模型,该模型通过多模式行人空间交互模块对不同行人在不同情况下给予不同的权重,使得模型可以有效减小冗余信息带来的影响.并且本文的模型针对于输入轨迹信息的不同重要程度,设计了加权信息融合模块在原轨迹信息的基础上融合了赋予不同权重的历史轨迹信息,使得模型的轨迹信息更加有效.此外,该模型采用了时间卷积网络模块来捕获行人的时间交互.实验结果表明,在公开数据集ETH和UCY上,相比于Social-STGCNN平均位移误差(Average Displacement Error,ADE)和终点位移误差(Final Displacement Error,FDE)分别降低了15%和14%.