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SiC LLC变换器线性-非线性动态控制与低延时SiC MOSFET驱动器

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SiC LLC变换器线性-非线性动态控制与低延时SiC MOSFET驱动器

作者：姚恺奇南京航空航天大学

学位级别：硕士

高压母线目前广泛应用于船舶、高压系留无人机等场合以减小传输线损耗及线缆重量。相比于传统硅(Silicon,Si)器件,碳化硅(Silicon Carbide,SiC)器件禁带宽度高,热导率更高,且性能系数(Figure of Merit,FOM)更低,能实现更高的开关频率,... 详细信息

高压母线目前广泛应用于船舶、高压系留无人机等场合以减小传输线损耗及线缆重量。相比于传统硅(Silicon,Si)器件,碳化硅(Silicon Carbide,SiC)器件禁带宽度高,热导率更高,且性能系数(Figure of Merit,FOM)更低,能实现更高的开关频率,更适用于1-k V高压应用场景。LLC谐振拓扑能够实现一次侧开关器件的零电压开通(Zero Voltage Switching,ZVS)和二次侧整流器件的零电流关断(Zero Current Switching,ZCS),易于实现高效率与高功率密度。雷达脉冲式负载要求变换器在空载与满载之间切换时保证低输出电压波动和短响应时间,进一步以确保正常工作。传统线性控制的动态响应速度受限于线性控制器的带宽和变换器的开关频率,难以达到雷达脉冲式负载的动态响应要求。针对1 k V高压母线应用背景,本文设计了基于SiC器件的LLC谐振变换器,变换器样机采用数字控制平台,具体参数为输入电压900 V～1100 V,输出电压48 V,满载功率6.6 k W,满载效率最高达95.64%,整机重量4.2 kg,功率密度达到46.8 W/in。为满足雷达脉冲式负载对LLC变换器低输出电压波动和高动态响应速度的需求,本文提出了一种线性-非线性混合动态控制策略,其根据空载切满载时的负载状态,计算控制信号初始频率与首周期信号占空比,使LLC变换器状态工作点以最短调节时间和最小输出电压跌落从空载轨迹切换到满载轨迹。该方法的精确实现基于对状态轨迹的解析几何分析和时间参数方程的求解。该策略在1-k V SiC LLC变换器上进行了实验验证,空载切满载时输出电压跌落2.24 V,调节时间为0.76 ms,相比传统线性频率控制分别减小了18.8%和79.3%。在100 Hz,占空比30%的脉冲式负载条件下,输出电压跌落为2.30 V,超调为1.68 V。针对SiC器件对高频栅极驱动器低传导延迟时间的需求,本文提出了一种低传导延迟时间的SiC栅极驱动器,其利用无延时RC微分电路对输入的脉宽调制(Pulse-Width Modulation,PWM)信号进行微分调制提取边沿窄脉冲信号,利用小体积脉冲变压器对边沿信号进行隔离传输,再由低延时RS触发器将边沿信号解调为原始PWM信号,实现低延时的信号隔离传输。对应实验样机在400 k Hz的工作频率下,上升沿传导延迟时间为49.6 ns,下降沿传导延迟时间为18.4 ns,相比于同级别延迟时间最短的商业产品降低50%以上。

关键词： SiC器件 LLC变换器线性-非线性动态控制栅极驱动器

在线学习讨论中认知-情绪-话题的检测及实证研究

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在线学习讨论中认知-情绪-话题的检测及实证研究

作者：刘石奇华中师范大学

学位级别：硕士

在线学习论坛是学习者进行协作知识认知建构和情绪互动的主要场所。论坛中承载的讨论文本数据隐含着学习者的话题内容、情绪和认知行为,它们是影响学习成效的关键因素。因此,本研究的目标是对三者进行识别与因果联合建模,并分析它们对... 详细信息

在线学习论坛是学习者进行协作知识认知建构和情绪互动的主要场所。论坛中承载的讨论文本数据隐含着学习者的话题内容、情绪和认知行为,它们是影响学习成效的关键因素。因此,本研究的目标是对三者进行识别与因果联合建模,并分析它们对学习成效的影响,为洞察与优化群体的互动学习过程提供新方法与新视角。本文提出了“认知与情绪识别——认知、情绪与话题的联合建模——学习成效影响作用分析”为主的技术路线。首先,构建与优化认知行为及情绪识别模型,以提升算法的识别性能和泛化能力;其次,构建认知-情绪-话题联合概率模型,用于求解三者间的关联关系;最后,开展实证研究,探究三者之间的相互影响关系及其对学习成效的影响规律。论文主要的研究工作和创新点如下:(1)提出了基于预训练语言模型的认知行为与情绪识别模型BERT-CNN(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Convolutional Neural Networks)。该模型通过特征融合的方式解决了认知行为和情绪识别任务面临的一词多义、类别不平衡、跨领域知识和训练数据少等问题。(2)提出了认知行为-情绪-话题联合模型JCSTM(Joint Cognitive-Sentiment-Topic Model)。该模型建模了认知行为、情绪和话题之间复杂的因果关系,可无监督地发现讨论话题及其对认知行为和情绪的影响关系。此外,它相比基准模型,在话题词语义连贯性和文本表示能力方面具有显著提升。(3)探究了话题、认知行为和情绪之间的关联关系。研究发现讨论话题的内容、认知目标和认知难度显著影响学习者的情绪状态和认知行为类型,而情绪又会显著地影响认知行为的产生。基于该发现,本研究提出了认知行为触发理论模型,用于解释和优化在线论坛讨论话题的设计。(4)探究了话题、认知行为和情绪对学习成效的影响。本研究通过改进面向在线讨论的ICAP认知行为编码框架,验证了认知行为对学习成效的影响从大到小依次为互动共创(Interactive)、建构迁移(Constructive)和积极应用(Active)。其次,话题、认知行为和情绪对学习成效的影响效应依次递减。

关键词： MOOC 论坛情绪认知学习成效话题模型话语分析

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气吸式水稻排种器的设计与试验研究

气吸式水稻排种器的设计与试验研究

作者：王佳奇吉林农业大学

学位级别：硕士

水稻机械化直播是一种既可以满足水稻直播农艺要求又可以节省时间减少资源浪费的技术,并且这种技术相比于之前的传统的播种方法而言可以更精确的满足相关的行距、株距以及穴粒数的要求。而能否更好的实现水稻机械化直播技术的关键在于... 详细信息

水稻机械化直播是一种既可以满足水稻直播农艺要求又可以节省时间减少资源浪费的技术,并且这种技术相比于之前的传统的播种方法而言可以更精确的满足相关的行距、株距以及穴粒数的要求。而能否更好的实现水稻机械化直播技术的关键在于水稻直播的排种器。现阶段的水稻排种器主要有机械式和气力式两种。鉴于水稻种子的粒径较小和与之相关的农艺要求,气力式排种器中的气吸式排种器更适合于水稻的机械化种植。本文在水稻直播农艺技术要求的基础之上研究了适合水稻种植的气吸式水稻排种器,针对其结构以及原理等进行了阐述,通过仿真分析方法验证了各个结构参数对于工作性能的影响,在明确影响试验指标的影响因素的基础上先对其进行相应的单因素试验分析之后再设置正交试验分析。主要研究内容有:1.以农垦58、珍珠米、郑旱三个水稻品种进行研究,首先测定了多个基本特性参数,包括含水率、三轴尺寸、千粒重等。2.针对当前的气吸式排种器进行研究,分析存在的不足及问题,并以此为基础进行优化设计,在原有排种盘的基础上针对水稻种子的物理特性设计出一款更加是用于水稻直播的排种盘,对其排种孔的分布方式以及孔径的大小进行重新设计,本文共设计出三种不同吸种孔的分布方式的排种盘,在此基础上确定了需要的气室负压值。3.基于FLUENT软件进行了仿真分析,探讨了各个因素对于负压气室气流场产生的影响,包括负压值、排种盘转速、吸种孔直径及孔型等因素,为排种器结构参数设计提供理论依据。4.通过单因素试验分析以及正交试验进行了验证,单因素试验主要对各个因素对试验指标产生的影响进行分析,主要包括吸种孔直径、孔型、排种盘转速、负压值这四个因素,确定了最优的性能参数,具体的参数如下:吸种孔直径2mm、排种盘转速30r/min、负压值-3.5KPa、孔型为1（竖直型孔）。在此基础上继续进行正交试验的过程,以此确定最佳的参数组合。正交试验主要利用了Design-Expert中的Optimization功能,以合格率最高,重播及漏播率最低为试验指标,由此得到了最优的参数组合,即吸种孔径为2.0mm、气压室负压值为-3.5KPa、排种盘转速为35r/min、孔型为1（竖直型孔）,此时的合格率为85.97%、重播率8.65%、漏播率5.38%。实验结果表明和软件中优化分析的结果基本一致,具有可靠性。

关键词：排种器水稻气吸式有限元仿真正交试验

白城市城区初中冬季体育课开展现状调查与对策研究

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白城市城区初中冬季体育课开展现状调查与对策研究

作者：索佳奇长春师范大学

学位级别：硕士

本文以白城市七所城区初中为研究对象,按照分层随机抽样的方法,选取了630名学生与35名教师作为问卷调查对象,21名教师与7名学生作为访谈对象,回收有效填写的学生问卷600份,有效回收率95.24%,教师问卷实现了100%有效回收,运用SPSS20统计... 详细信息

本文以白城市七所城区初中为研究对象,按照分层随机抽样的方法,选取了630名学生与35名教师作为问卷调查对象,21名教师与7名学生作为访谈对象,回收有效填写的学生问卷600份,有效回收率95.24%,教师问卷实现了100%有效回收,运用SPSS20统计分析软件对问卷调查的结果进行统计分析。结果发现白城市七所城区初中的冬季体育教学取得了一定的成绩,例如个别初中建有市内运动场馆,浇筑了滑冰场并开展滑冰教学,联合校外室内运动场所弥补自身场地不足的问题等。但是,也存在着体育课教学课时被挤压或挪用,室内外运动场地不足,运动项目单一,学生参与热情不高等问题;问题产生的原因主要受到应试教育思想、学校建设资金不足、教师缺少冰雪运动项目的学习经历等因素的影响。最后,结合白城市城区初中师生对优化冬季体育教学的态度积极,社会性室内运动场馆的数量较多,本地高校能够为冰雪运动项目教学提供人才支持等有利条件;本文提出了提高学校与教师对冬季体育课的重视度,挖掘适合冬季体育课的教学项目,探索冬季体育课教学资源的共享机制,提高冬季体育课的师资力量等对策,以期改善白城市城区初中冬季体育课的教学质量。

关键词：冬季体育课冰雪运动项目资源共享机制城区初中白城市现状

空气质量对大气污染治理行业股票投资收益的影响研究

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空气质量对大气污染治理行业股票投资收益的影响研究

作者：刘伟奇陕西师范大学

学位级别：硕士

随着中国经济发展水平的稳步提高,相伴而来的环境污染问题也愈显突出,其中雾霾作为近十年持续爆发的社会公害事件,对居民的健康生活产生了极大威胁,受到了社会各界的广泛关注。各项环保政策密集出台,各污染源单位都受到了严格的管控,这... 详细信息

随着中国经济发展水平的稳步提高,相伴而来的环境污染问题也愈显突出,其中雾霾作为近十年持续爆发的社会公害事件,对居民的健康生活产生了极大威胁,受到了社会各界的广泛关注。各项环保政策密集出台,各污染源单位都受到了严格的管控,这为大气污染治理行业带来了广阔的市场前景,各种与大气污染相关的概念股也在资本市场喷涌而出。本文聚焦于大气污染治理行业,考察大气污染通过影响投资者对于业绩提升的预期、投资者情绪以及投资者关注度这三种作用机理下,研究空气质量会最终对大气污染治理行业的股票收益产生怎样的综合影响。考虑到大气污染的地区差异性,首先结合各地区金融活跃度与人口数据构建了 AQI加权指数,并参考证监会规定对大气污染治理行业进行了定义及筛选,构建出大气污染治理行业股票指数。在实证研究部分,本文采用事件研究法考察了环保政策对大气污染治理行业股票收益率的影响,随后采用多元线性回归模型和向量自回归模型方法,深入考察了空气质量对大气污染治理行业股票收益率的影响。论文的主要研究结论如下:(1)环保政策的颁布会对大气污染治理行业股票指数收益率造成影响,且可能存在信息泄露。研究表明,大气污染治理行业股指收益率与深证成指高度相关;大气污染治理行业股票指数累积超额收益率在政策颁布前10至15个交易日内会出现上涨,颁布后会经历短暂下跌,说明在政策颁布前存在信息泄露。(2)空气质量对大气污染治理行业股票指数收益率有显著影响,但存在时效性。多元线性回归模型方法和向量自回归模型方法研究结果表明,在大气污染高发期,空气质量对大气污染治理行业股票指数收益率存在显著影响,这种影响会在发生大气污染后的第二个交易日达到最大。

关键词：空气质量大气污染治理行业股票投资收益率多元线性回归模型 VAR模型

青海省博物馆课程资源在高中历史教学中的应用研究

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青海省博物馆课程资源在高中历史教学中的应用研究

作者：赵奇青海师范大学

学位级别：硕士

中国的改革开放已进行了40多年,在这过程中,各行各业都经历了前所未有的黄金发展期,我国的博物馆事业也不例外。特别是近年来博物馆免费开放通知的下发和“让文物活起来”的形势推动,博物馆加速了与公共生活的融合,赢得了社会各界的广... 详细信息

中国的改革开放已进行了40多年,在这过程中,各行各业都经历了前所未有的黄金发展期,我国的博物馆事业也不例外。特别是近年来博物馆免费开放通知的下发和“让文物活起来”的形势推动,博物馆加速了与公共生活的融合,赢得了社会各界的广泛关注,尤其是博物馆的教育功能,越来越受到人们的认可,也成了学校教育不可或缺的一部分。如果说收藏是博物馆的历史使命,教育则是博物馆的现实使命。博物馆资源作为历史课程资源中重要的一部分,对高中历史教学意义更是重大。本文以青海省博物馆为例,对博物馆课程资源在高中历史教学中的开发应用展开论述,以求青海省博物馆馆藏资源成为高中历史课程教学资源的一部分。本课题根据青海省博物馆展厅的分类对其馆藏文物进行概览,并与人民版高中历史教材内容进行内容上的关联整合。从高中历史教学资源、教学理念和教学形式三个角度来探讨青海省博物馆资源在高中历史教学中应用的意义。然后以西宁四所高中为对象,采用问卷调查的研究方法对青海省博物馆资源在高中历史教学中的开发应用现状进行调查,据调查可得无论是教师还是学生都认为历史教学中使用博物馆资源是很有意义的,而且也表现出很大的兴趣,但实际的应用现状却很不乐观。笔者在了解现状的基础上对其进行原因分析。基于现状,探讨了青海省博物馆课程资源在高中历史教学中应用途径,并利用青海省博物馆资源进行高中历史教学案例设计,这也是本文研究的重点所在。

关键词：青海省博物馆课程资源西宁市高中历史教学

基于数据挖掘的急性心肌梗死患者住院费用分析

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基于数据挖掘的急性心肌梗死患者住院费用分析

作者：俞奇厦门大学

学位级别：硕士

目的描述急性心肌梗死（acute myocardial infarction,AMI）住院费用的基本构成情况,利用多种数据挖掘工具构建AMI患者住院费用分类模型。分析影响AMI患者住院费用的主要因素,寻找控制AMI住院费用的有效方法。方法本研究资料来源于厦门... 详细信息

目的描述急性心肌梗死（acute myocardial infarction,AMI）住院费用的基本构成情况,利用多种数据挖掘工具构建AMI患者住院费用分类模型。分析影响AMI患者住院费用的主要因素,寻找控制AMI住院费用的有效方法。方法本研究资料来源于厦门大学附属心血管病医院2017年1月1日至2017年12月31日的住院病人,选择诊断为AMI的病例,经过数据清洗后共925例样本。对AMI患者住院费用及其构成进行描述性分析,对性别、年龄、是否手术和医疗付费方式等影响因素进行单因素分析。通过python3.7.1软件利用K-means聚类对住院费用进行离散化,采用支持向量机、人工神经网络、决策树和随机森林算法拟合模型,分析AMI患者住院费用的影响因素。结果AMI住院费用构成情况分析显示:单项费用中,构成比排名是:耗材费（53.82%）、治疗费（19.0%）、诊断费（14.75%）、药费（8.2%）和医疗服务费（4.1%）。单因素分析显示:男性、进行手术、40-60岁与60-80岁年龄分段的AMI患者住院费用均较高。住院费用随住院天数递增而增加,当AMI患者伴随并发症时,住院费用更高。有序logistic回归分析结果显示性别、住院天数与是否手术对因变量住院费用有显著影响。从OR值可以看出,在排除其它因素影响的情况下,与女性AMI患者相比,男性AMI患者住院费用增加一个等级可能性更高,后者是前者的1.93倍;住院天数每增加一天,AMJI患者住院费用增加一个等级的危险度为1.23倍;手术患者与非手术患者相比,AMI患者住院费用增加一个等级的危险度为210.61倍。本研究中,将AMI患者住院费用分成3类时效果最佳,第一类聚类中心为20251.95元,住院费用范围为1533-41211元;第二类聚类中心为57976.39元,住院费用范围为41477-89321元;第三类聚类中心为117865.86元,住院费用范围为89576-196373元。利用离散化后的的住院费用作为目标变量,单因素分析结果有意义的特征作为预测因子构建AMI患者住院费用预测模型,结果显示预测正确率最高的模型是支持向量机（99.64%）,接着是随机森林（99.25%）、人工神经网络（93.0%）、logistic回归（73.4%）和决策树（72.33%）。数据挖掘算法较传统回归模型预测效果更好。结论在本研究中,耗材费占住院费用的比例较高,主要是因为经皮冠脉介入治疗（percutaneous coronary intervention,PCI）是治疗AMI的主要手段且应用日益广泛,其中包含了高额的支架费用。因此,加强高额耗材的管理、降低支架费用非常关键。住院天数越长,住院费用越高,长期住院会不断产生诊断、检查与医疗服务费用,合理控制住院天数有助于缓解疾病经济负担。住院费用同样与合并症等因素有关,当患者有多种合并症时,病情往往更为复杂和严重,加强慢性病的预防健康教育工作有助于降低疾病经济负担。此外,从模型分类效果而言。在logistic回归、支持向量机、人工神经网络、决策树和随机森林五种模型中,支持向量机与随机森林模型有较高的预测能力,数据挖掘算法较传统回归模型预测效果更好。

关键词：数据挖掘机器学习急性心肌梗死住院费用

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基于FPGA的双目特征提取与匹配系统

基于FPGA的双目特征提取与匹配系统

作者：倪奇哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

特征提取与匹配是计算机视觉的重要任务,可应用于目标跟踪、图像拼接、三维重建等。在实现特征提取与匹配任务时,CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)等通用计算平台难以达到实时性,或功耗过高。在此背景下,... 详细信息

特征提取与匹配是计算机视觉的重要任务,可应用于目标跟踪、图像拼接、三维重建等。在实现特征提取与匹配任务时,CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)等通用计算平台难以达到实时性,或功耗过高。在此背景下,许多研究者提出了基于FPGA(Field-Programmable Gate Array)或ASIC(Application Specific Integrated Circuit)平台的硬件加速方案。然而,目前已有的加速方案通常只实现特征提取的加速,而忽略了特征匹配,且只针对单目应用场景。鉴于此,本文针对双目场景,基于FPGA平台,设计了完整的特征提取与匹配系统。双目图像输入系统后,将依次经由图像采集、图像矫正、特征提取和特征匹配四个模块处理。为提高模块的可移植性,模块接口均采用了AXI-Stream协议,图像采集模块实现了相机原始视频格式向AXI-Stream协议的转换。图像矫正模块基于查找表,实现了双目相机的畸变矫正和立体矫正。在图像矫正的缓存设计中,本文优化了缓存读写指针的控制方案,使存储开销减少了42%,并在缓存的物理实现时采用RAM(Random Access Memory)奇偶分存的方法,提升了缓存读取效率。特征提取模块基于SURF(Speeded-Up Robust Features)特征检测和BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)特征描述算法,本文将BRIEF算法中的高斯滤波更换为了均值滤波,实现了BRIEF描述与SURF特征检测的缓存共享,节约了48%的缓存资源。特征匹配模块不仅可完成相邻两帧的跟踪匹配,还可通过左右双目图像的立体匹配来为特征点提供视差信息。在设计特征匹配模块时,本文构造了多缓存结构,在该缓存接收特征提取模块结果的同时,特征匹配亦可读取该缓存,实现了特征提取与特征匹配的乒乓操作,系统运行速度得以提升。为使本系统能方便地接入其他系统,完成更为复杂的任务,本文采用以太网的方式将特征匹配结果向外传输。本文采用的FPGA具体型号为Xilinx Zynq XC7Z100,系统在100 MHz频率,640×480(双目)分辨率下的帧率为162 fps,总功耗为2.866 W。为验证匹配结果的有效性,本文将匹配结果应用于双目视觉里程计,得出视觉里程计均方根误差为1.14 m。

关键词： FPGA 双目特征提取特征匹配

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公鸡先生的个性打鸣服务

海峡儿童 2022年第9期 16-21页

作者：杨奇斌不详

天还没亮,公鸡先生就像往常一样爬到森林中央那块大石头上密切地盯着东边。“喔喔喔!”当东方射出第一束亮光时,公鸡先生就准时亮开嗓门。这么多年来,公鸡先生一叫,森林里的动物就知道天亮了,该起床了,因此大家都很感谢他,尊称他为“森... 详细信息

天还没亮,公鸡先生就像往常一样爬到森林中央那块大石头上密切地盯着东边。“喔喔喔!”当东方射出第一束亮光时,公鸡先生就准时亮开嗓门。这么多年来,公鸡先生一叫,森林里的动物就知道天亮了,该起床了,因此大家都很感谢他,尊称他为“森林的活闹钟”。

关键词：公鸡森林尊称