摘要：基于SRAM等方案实现的物理不可克隆函数(PUF)易于受电压变化、热噪声等环境因素影响,存在可复现性较差的内在缺点,因此极大限制了其在密码和通信等领域的应用。借助BCH码的精确纠错译码特性,设计了一种具有大纠错容量的模糊提取器,用于实现SRAM原始数据的重建。搭载本设计的SRAM PUF芯片在华虹宏力0.11μm CMOS平台制造,模糊提取器部分消耗面积为306267μm 2,搭载的本源BCH码具有127 bit的码长和27 bit的纠错能力,满足PUF的实际应用需求。

摘要：顶板瓦斯抽采巷因具有大流量和连续抽采的优点,被广泛用于高瓦斯或突出矿井回采工作面瓦斯治理。如何确定合理的顶板巷布置位置,以高效抽采采空区卸压瓦斯,是保障工作面瓦斯治理效果的关键。为此,在深入分析顶板瓦斯抽采巷布置原则及其布置位置影响因素的基础上,提出了一种基于GA–BP神经网络模型的顶板瓦斯抽采巷布置位置智能预测方法;采用灰色关联分析法确定了GA–BP神经网络模型的预测指标,并设计开发了顶板瓦斯抽采巷布置位置智能预测系统。研究结果表明:①工作面的采厚、埋深、覆岩结构、煤层倾角、倾向长度等5个物理指标是顶板瓦斯抽采巷布置位置的主控因素,且其权重值排序由大到小依次为采厚、埋深、覆岩结构、煤层倾角、倾向长度。②随着遗传代数的增加,GA–BP神经网络适应度不断减小,且当遗传代数为60时其适应度变化基本稳定,表明GA–BP神经网络初始权重和偏置效果较好。③在当前训练样本数据集的前提下,基于GA–BP神经网络模型的顶板瓦斯抽采巷布置位置的预测结果与实际工况值的相对误差仅为0.43%~11.27%,在可接受的范围内。该研究可为顶板瓦斯抽采巷精准设计提供一定的参考。

摘要：低弹性模量的三元β型钛或锆系合金中的体心立方(bcc)结构多处于不稳定状态,因此难以通过制备单晶的方式来直接测定单晶弹性常数。利用原位同步辐射高能X射线衍射(SXRD)技术和Eshelby-Kroner-Kneer弹塑性自洽模型,获取了具有bcc结构的三元Ti-33Nb-4Sn,Ti-35Nb-4Sn,Zr-12Nb-4Sn和Zr-4Mo-4Sn多晶合金的单晶弹性常数,成功解决了此类合金难以通过制备单晶来直接获得单晶弹性常数的技术瓶颈,揭示了具有bcc结构的多晶β型钛或锆系合金的低模量机制。结果表明,与二元β型TiV,TiCr和TiNb单晶合金相比,经冷轧退火处理的Ti-33Nb-4Sn和Ti-35Nb-4Sn合金和固溶处理的Zr-12Nb-4Sn和Zr-4Mo-4Sn合金具有较低的■剪切模量C′和超低的{001}剪切模量C_(44)。基于Hill近似理论进一步分析可知,三元β型Ti-33Nb-4Sn,Ti-35Nb-4Sn,Zr-12Nb-4Sn和Zr-4Mo-4Sn合金较低的剪切模量C′以及超低的剪切模量C_(44),是此类合金呈现较低杨氏模量E_(H)的原因。通过合理的成分设计及热机械处理降低合金的剪切模量C′和C_(44),可望获得与人骨模量相近的超低模量钛或锆合金。

摘要：为解决自然灾害引发的“断电、断网、断路”所导致的通信指挥难题,提出了一种无人机辅助网络系统,通过机载边缘服务器装载地面用户热门访问内容并发布应急通知消息。无人机基于地面服务需求,引入了Q-Learning强化学习算法进行轨迹规划并将整个系统分为无人机探索子系统和无人机服务子系统。无人机探索子系统针对单个无人机信号覆盖面积有限无法采集到区域内所有移动设备位置的问题,创建边界探索方式来确定无人机群的最优数量。无人机服务子系统通过分别对移动设备进行K-means、K-medoids、AGNES聚类选取最优聚类方式确定聚类中心,以聚类中心为导向进行轨迹规划从而尽最大可能为移动设备服务。仿真结果表明,所提无人机辅助系统具有设计可行性,确定了无人机群信号全覆盖的最小配置数量,同时得出不同聚类算法的无人机群适用场景。研究结果可用于评估地面用户的保障服务体验,为无人机辅助通信网络的架构设计与控制优化提供依据。

摘要：针对目前尚无有效的中文文本纠错软件测试用例生成方法的情况,为了服务于软件纠错性能的测量并为软件提供优化方向,设计了一种面向多用户的、工程化的中文文本纠错软件测试用例选择生成方法(SGMT-CCS)。定义了两种不同的可供用户选择的用例评判标准:错误数量密度和错误种类密度。设计了三个模块:测试用例自动化生成模块、测试用例选择模块以及测试用例优先级排序模块。在SGMT-CCS中,用户可以:1)在测试用例自动化生成的过程中自定义错误最小间隔和用例集大小;2)在测试用例选择的过程中自定义错误最小间隔和期望值;3)在测试用例选择和优先级排序的过程中选择不同的用例评判标准进行自定义操作,以适应不同数据集的要求。实验结果表明,SGMT-CCS能够在较短的时间内获得有效的测试用例,选择模块实验在模拟的需求情况下都能满足用户自定义目标,优先级排序模块实验验证了相较于排序前,在不同评判标准下的不同时间段内都能有效提高测试效率。

摘要：针对目前隧道积水事件及积水范围监测需求,研发了两种新型隧道积水传感器,提出了基于分布式温度传感(DTS)的隧道积水分布式感测方法。通过将传感光缆按二维平面螺旋封装方式提高了传感器的空间分辨率,利用主动加热方法,显著提高了水-气界面传感光缆的温度差异,进而实现对积水事件和积水范围的识别。通过室内模型试验,对传感光缆的性能及影响因素进行了研究。结果表明,研发的两种传感器均具有较高的空间分辨率,由于螺旋Ⅰ型的环间距更小,其空间分辨率及定位精度均高于螺旋Ⅱ型;在多种典型工况下两种传感器均可以准确识别积水的水-气界面,定位误差均小于10cm;适当增大加热温度可以提高传感器的定位精度,50℃加热工况时的定位精度明显优于35℃和20℃。

摘要：针对传统手势识别系统识别率不高、响应不稳定等问题,设计了一个包括柔性传感器、信号采集系统、手势识别算法的柔性应变传感器数据手套手势识别系统。该系统可准确捕捉每根手指关节运动信息,具有高自由度、低成本、高识别率等特点。在软硅胶材料中掺杂特定配比的碳黑(CB)和碳纳米管(CNTs),通过转印技术设计出线性度好、灵敏度高的电阻式传感器。实验结果表明,传感器具有较好的静态、动态响应特性,并完成传感器标定;利用多个柔性传感器制备数据手套并搭建信号采集系统,进一步提出融合BP神经网络和模板匹配技术的手势识别方法,以提升相近手势字母识别率,算法识别率为98.5%;针对不同人群开展手势识别实验,结果表明,该手势识别系统准确率达到92.8%,响应时间约40ms,该数据手套具有较好的应用潜力。

摘要：以全营养处理为对照,设计缺氮和缺磷2种缺素处理,分析不同营养条件下凤眼蓝〔Eichhornia crassipes(Mart.)Solms〕形态、光合作用、抗氧化系统、氮含量、磷含量及根际微生物群落的变化。结果显示:总体上看,缺氮和缺磷处理可显著抑制凤眼蓝鲜质量、叶数、叶宽、分株数和匍匐茎总长,减弱叶发育,增强根发育,且缺磷处理对植株生长和繁殖的抑制作用更明显;缺氮和缺磷处理可显著抑制凤眼蓝叶片的净光合速率和气孔导度,缺氮处理可显著降低叶片叶绿素相对含量,缺氮处理对凤眼蓝叶片光合作用的抑制效果强于缺磷处理。缺磷处理使凤眼蓝叶片中过氧化氢酶、过氧化物酶和超氧化物歧化酶活性以及丙二醛含量明显上升,而缺氮处理对叶片和根中上述3种酶活性和丙二醛含量总体无明显影响。缺氮和缺磷处理使凤眼蓝叶片中氮、磷含量降低,且氮、磷元素优先分配向根部,缺磷处理引起的磷含量的降幅明显高于缺氮处理引起的氮含量的降幅。缺氮和缺磷处理使凤眼蓝根际微生物群落组成多样性降低,其中氮代谢相关(硝酸盐还原、固氮、氮呼吸和硝酸盐呼吸)微生物的相对丰度显著降低,且在氮元素充足时,缺乏磷元素会降低凤眼蓝根际氮代谢相关微生物的富集。综合研究结果显示:缺氮和缺磷处理均能通过抑制光合作用、限制氮代谢相关微生物富集等方式抑制凤眼蓝生长和繁殖,且缺磷处理对凤眼蓝产生的非生物胁迫更强、对凤眼蓝生长的抑制作用更显著。通过控制凤眼蓝对磷元素的吸收防控凤眼蓝爆发具有较大的应用潜力。

摘要：以五自由度机械臂为研究对象,建立D-H数学模型,探究几何法与代数法求关节角的过程,使用五次多项式插值的运动轨迹规划算法。通过建立仿真模型验证了运动学求解方法与轨迹规划算法的有效性。采用一种基于机械臂几何模型的逆运动学分析方法,设计OpenMV摄像头的图像识别与处理算法来精准定位目标物,并将目标物的位姿发送给主控系统,实现五自由度机械臂自主抓取目标物的功能。以乒乓球为抓取目标进行实验验证,结果表明:此设计能精准定位目标物,完成有效抓取,控制性能稳定、可靠。

摘要：数字光处理(Digital Light Process,DLP)成型方法具有成型速度快、成型精度高的特点,能够较好用于微小尺寸结构的制备。因此,设计了一种以人工拓扑优化的正方体网格为单胞,并将该单胞沿空间进行周期性扩展,获得新型三维多孔点阵结构。配制了一种具有柔弹性的光敏树脂,选择DLP成型法进行实验制备。探究了DLP打印对该点阵结构成型的影响因素和成型效果,制备出了结构完整、无淤塞的样品,并通过该结构样品的单轴拉伸实验,研究其拉伸力学性能。结果表明,DLP打印所制备的该新型多孔结构,其内部孔隙清晰、连通性好,且孔隙率均达到了80%以上,拉伸断裂伸长率也均在85.6%以上,其中点阵结构3的拉伸韧性最大,其综合拉伸特性最优。该结构可广泛应用于皮肤组织工程支架、柔性电极、易碎品装夹夹具等。