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解耦合法研究1,1′-二羟基-5,5′-联四唑二羟胺盐(TKX-50)热分解（英文）

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含能材料 2019年第8期27卷 685-691,I0004页

作者：祝艳龙安静丁黎毕福强周静梁忆西安近代化学研究所

为了研究1,1'-二羟基-5,5'-联四唑二羟胺盐(TKX-50)的热分解,分别采用热重和差示扫描量热法进行热分解试验研究,并采用MATLAB软件对重合部分进行解耦合,用Málek方法对TKX-50热分解过程进行动力学研究。结果表明,TKX-50的热分解过程分... 详细信息

为了研究1,1'-二羟基-5,5'-联四唑二羟胺盐(TKX-50)的热分解,分别采用热重和差示扫描量热法进行热分解试验研究,并采用MATLAB软件对重合部分进行解耦合,用Málek方法对TKX-50热分解过程进行动力学研究。结果表明,TKX-50的热分解过程分为两个阶段,用MATLAB软件获得两个阶段完整的热分解曲线,并分别获得不同升温速率下各个阶段的Tonset、Tp、ΔH等基础参数。TKX-50的热分解遵循自催化反应模型,并分别获得动力学参数包括活化能、指前因子和动力学模型等,第一阶段:Ea=174.99 kJ?mol^-1,lnA=40.75,f(α)=α0.917(1?α)0.509;第二阶段:Ea=149.60 kJ?mol^-1,lnA=31.84,(fα)=α0.357(1?α)0.117。

关键词： 1,1'-二羟基-5,5'-联四唑二羟胺盐(TKX-50) 解耦合热分解 Málek方法

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多维精密光学调整架坐标解耦合分析

光电工程 2011年第4期38卷 37-40页

作者：罗勇暨南大学(珠海校区)电气信息学院广东珠海519070

由于无法对调整架各维调节自由度之间的坐标耦合关系进行量化和补偿校正,一般在光学系统装调中通常忽略坐标耦合情况,造成光学调整的误差。本文通过数学建模与仿真,详细分析了多维精密光学调整架各维运动自由度之间的耦合关系,对多维光... 详细信息

由于无法对调整架各维调节自由度之间的坐标耦合关系进行量化和补偿校正,一般在光学系统装调中通常忽略坐标耦合情况,造成光学调整的误差。本文通过数学建模与仿真,详细分析了多维精密光学调整架各维运动自由度之间的耦合关系,对多维光学调整架的各维调整量进行分解变换,对各维调整量之间的坐标耦合进行了补偿校正,测试结果表明,该方法可以有效减小实际机械调整量和期望的光学调整量之间存在差异,从而实现更加准确的光学调整。

关键词：精密光学调整架坐标耦合解耦合补偿校正

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水夹点技术应用及解耦合运行研究

给水排水 2010年第3期36卷 55-58页

作者：张建红吴礼云刘正发首钢技术研究院北京100043 首钢京唐钢铁联合有限责任公司曹妃甸063200 首钢动力厂北京100041

以首钢某炼钢厂节水改造为例,对比极限出口浓度下的水夹点,给出了基于经济出口浓度的用水网络优化方案。实践表明,基于经济出口浓度的水夹点的节水效果要优于基于极限出口浓度的水夹点。并针对水夹点系统单元间高度耦合的特点,进行了解... 详细信息

以首钢某炼钢厂节水改造为例,对比极限出口浓度下的水夹点,给出了基于经济出口浓度的用水网络优化方案。实践表明,基于经济出口浓度的水夹点的节水效果要优于基于极限出口浓度的水夹点。并针对水夹点系统单元间高度耦合的特点,进行了解耦合运行分析。

关键词：水夹点用水网络极限出口浓度经济出口浓度解耦合炼钢厂

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一种解耦合二维MUSIC算法研究

通信学报 2003年第12期24卷 16-20页

作者：鲍拯王积勤空军工程大学导弹学院陕西三原713800

针对目前多信号环境中信号的测频测向问题,利用非均匀时延,解开频率和信号到达角之间存在的耦合,在此基础上实现了解耦合的二维MUSIC算法。可同时测量信号频率和到达角,计算量小,并保持了MUSIC算法测量精度高的特点。仿真结果证明了该... 详细信息

针对目前多信号环境中信号的测频测向问题,利用非均匀时延,解开频率和信号到达角之间存在的耦合,在此基础上实现了解耦合的二维MUSIC算法。可同时测量信号频率和到达角,计算量小,并保持了MUSIC算法测量精度高的特点。仿真结果证明了该方法的有效性。

关键词：波达方向估计频率估计解耦合非均匀时延二维MUSIC算法

基于数据流解耦合的粗粒度可重构阵列结构设计与建模方法研究

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基于数据流解耦合的粗粒度可重构阵列结构设计与建模方法研究

作者：洪途上海交通大学

学位级别：硕士

近年来,粗粒度可重构阵列由于其能够在特定应用领域实现高能效而受到广泛关注。粗粒度可重构阵列通过主核传递的任务信息进行配置,利用可重构的处理单元和互联实现不同应用所需的计算功能。随着领域和规模的不断扩展,应用的数据流图变... 详细信息

近年来,粗粒度可重构阵列由于其能够在特定应用领域实现高能效而受到广泛关注。粗粒度可重构阵列通过主核传递的任务信息进行配置,利用可重构的处理单元和互联实现不同应用所需的计算功能。随着领域和规模的不断扩展,应用的数据流图变得愈加复杂,导致在大规模阵列空间结构上的映射变得更加困难。在阵列执行过程中,数据流由于受到控制、访存等因素影响,具有不同的执行速率。这些不同速率的数据流在阵列空间结构上的耦合同步导致了流水线停顿,对可重构阵列的性能产生了不利影响。本文针对这一问题进行了研究,主要工作如下:1.本文提出了数据流解耦合优化方案,通过移除非数据相关的同步以及插入轻量级存储空间使具有不同速率的数据流区域解耦合地异步执行,提升了可重构阵列的性能。2.本文将应用中控制同步导致的性能损失也归纳为多速率区域耦合问题。本文提出的解耦合技术可以将控制同步导致的耦合也进行解耦处理。解耦合技术结合循环同步协议的定制化可以提高复杂循环嵌套下的控制灵活性以及性能。3.在此基础上,本文提出了基于数据流解耦合以及循环定制化的阵列单元结构设计方法、数据流控制方法和映射方式。4.为了验证本文研究的有效性,本文设计了具有快速架构迭代和瓶颈探索能力的仿真器。仿真器提供了一个由周期精确的阵列和周期近似的内存模型构成的实验平台。实验的结果表明,在所选择的应用中,相比于基准的可重构架构,访存和执行解耦合能够获得4.15倍的性能提升,循环间解耦合在嵌套循环中能够带来52%的性能提升。实验还结合了所有解耦合优化手段进行综合评估,在所选的应用中对比两种现有CGRA架构分别达到了2.80倍和34%的性能优化,相比CPU性能为3.20倍。通过各项实验证实了基于数据流解耦合的粗粒度可重构架构对流水线停顿以及控制灵活性的优化。

关键词：粗粒度可重构阵列解耦合循环控制间接访存

超声波用于锂离子电池SoC的预测及其信号解耦合

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超声波用于锂离子电池SoC的预测及其信号解耦合

作者：刘雪婷华中科技大学

学位级别：硕士

锂离子电池因其具有能量密度高、循环性能好、对环境友好等优点,已广泛应用于电子产品、新能源汽车、储能系统等领域。在实际应用中,为延长循环寿命、避免安全事故,需要准确测量电池荷电状态(State of Charge,SoC)等参数以防止过充、过... 详细信息

锂离子电池因其具有能量密度高、循环性能好、对环境友好等优点,已广泛应用于电子产品、新能源汽车、储能系统等领域。在实际应用中,为延长循环寿命、避免安全事故,需要准确测量电池荷电状态(State of Charge,SoC)等参数以防止过充、过放。然而,由于锂离子电池本身结构较复杂,其SoC难以通过简单的手段直接测得,仅能根据电池的电压、电流、温度、内阻等相关参数并结合特定估算方法来粗略地预测。目前这些方法的估算精度不高,无法满足工程领域的实际应用。为此,本论文提出了一种使用超声波对锂离子电池的SoC进行监测的方法,超声波具有较好的方向性与穿透性,该方法能够快速准确地获得电池的荷电状态。首先以Li Fe PO|Graphite全电池为研究载体,重点研究了锂离子电池在充放电过程中,其透射超声声强与电池SoC之间的变化关系。结果表明,全电池超声透射声强会随着SoC的增加而增加,亦会随着SoC的减小而减小。为了更好地解析超声声强与锂电池SoC的关系,设计实验解耦了全电池中正负极对超声声强的影响。分别组装LFP|Li和石墨|Li(AG|Li)软包半电池,通过收集反射超声反射声强来探究超声信号随半电池SoC变化的关系。结果显示,经LFP|Li半电池和AG|Li半电池反射后的超声声强均会随SoC变化而变化,且变化规律相同,即锂离子脱出过程中,超声声强减小。其中,LFP|Li半电池的超声声强随SoC改变的变化率小于AG|Li半电池。为了进一步解析超声传播特性随SoC变化的原因,我们分别研究了电流密度与压实密度两个变量对LFP|Li和AG|Li半电池超声声强随SoC变化的影响。对于LFP|Li半电池,不同电流密度下的测试结果表明超声声强随SoC改变的变化率几乎相同。由于不同电流密度会使材料内部产生不同大小的内应力,因此,材料内应力不是影响超声声强随SoC变化的主要因素。而不同压实密度极片的测试结果显示压实密度不同,半电池的超声声强随SoC改变的变化率也不同,且压实密度越小,变化率越大。压实密度会改变锂离子在材料间嵌入引起的材料体积变化以及体积变化所带来的颗粒堆积方式。因此,材料脱嵌锂时的体积变化和堆积方式变化会显著影响LFP|Li半电池超声声强随SoC改变的变化率。对于AG|Li半电池以不同电流密度和不同压实密度进行测试也获得了同样的结果,即内应力不是影响超声声强随SoC改变的主要因素,而材料脱嵌锂时的体积变化以及体积变化带来的颗粒堆积方式是重要因素。

关键词：锂离子电池超声波荷电状态解耦合内应力体积膨胀

基于MVC模式以及解耦合思想的项目风险管理信息系统设计与实现

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基于MVC模式以及解耦合思想的项目风险管理信息系统设计与实现

作者：吴海鹏山东大学

学位级别：硕士

项目风险管理是各经济、社会单位在对其生产经营活动中的风险进行识别、估测、评价的基础上,优化组合各种风险管理技术,对风险实施有效的控制,妥善处理风险所致的结果,以期以最小的成本达到最大的安全保障的过程。项目信息资料的管理工... 详细信息

项目风险管理是各经济、社会单位在对其生产经营活动中的风险进行识别、估测、评价的基础上,优化组合各种风险管理技术,对风险实施有效的控制,妥善处理风险所致的结果,以期以最小的成本达到最大的安全保障的过程。项目信息资料的管理工作是项目风险管理的重要环节。其目的在于使单位每个部门和职工都能够在一定范围内最大限度地利用项目信息资源,保证各个项目部门都能有效地履行各自的职责。在我国,项目企业信息资源建设刚刚起步,还存在着一些问题,影响着项目企业信息公开的实现、限制着电子商务的发展、制约着信息共享和综合利用。因此,加强项目信息资源建设的研究以及系统的实现是摆在面前的重要而迫切的任务。本文从实际工作出发,运用解耦合思想分析项目风险管理信息系统的实际需求和业务流程,并结合MVC模式设计和实现了项目风险管理信息系统。本文的主要工作如下: 1.本文在讨论项目风险管理信息系统项目背景和对其开发设计所面对问题的基础上,分析了系统的功能需求和非功能性需求,并结合耦合粒度分析以流程图和用例图的形式对系统需求进行了详细说明。 2.在分析了系统需求提出系统设计目标和原则的基础上,分别对系统业务架构和数据架构进行了设计。业务架构主要考虑系统的可扩展性,可维护性、可复用性以及性能问题,因此采用MVC模式的Struts架构,并对其各层的功能进行了设计分析。在数据架构方面,讨论了Hibernate数据持久架构的设计,最后给出一个动态的系统功能流程。 3.在系统整体架构设计的基础上,对系统进行了的详细设计。按照解耦合思想和MVC模式详细设计系统,并对各模块的MVC设计进行了具体描述。在系统建模中,为了更加充分的理解系统的设计,分析了信息系统在其中的作用和位置,给出了系统的整体结构图。在理顺出整体结构之后,根据需求分析的要求进行了各个模块的Struts架构、Hibernate架构和数据库表设计。 4.在完成了对系统详细设计的基础上,对各个模块的功能进行了实现。给出了系统的主界面和各个模块实现的界面,并在结合了解耦合思想和MVC模式的基础上,实现了Struts的架构,同时对系统中的各模块的业务逻辑和数据结构进行了算法实现;根据系统实际需求,设计并实现了Hibernate数据持久化架构对应的各DAO类和配置文件,并对系统所涉及到的其他算法进行了说明。最后,本文对项目风险管理信息系统的应用情况作了简单介绍,并对系统进一步改进进行了展望。

关键词：项目风险管理信息系统解耦合 MVC模式数据持久化

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解耦合的紧凑微带天线阵设计

中国电子科学研究院学报 2014年第2期9卷 204-208页

作者：王友保史超林海南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

设计出一种新型结构的解耦合微带天线阵,用折叠型微带电路替代集总元件电路,简化了电路结构,便于加工制作;天线采用倒L结构作为辐射单元以减小天线的尺寸;端口的匹配采用阶梯形阻抗匹配器来提高匹配程度。仿真和实测结果显示,该天线阵... 详细信息

设计出一种新型结构的解耦合微带天线阵,用折叠型微带电路替代集总元件电路,简化了电路结构,便于加工制作;天线采用倒L结构作为辐射单元以减小天线的尺寸;端口的匹配采用阶梯形阻抗匹配器来提高匹配程度。仿真和实测结果显示,该天线阵工作在2.45 GHz,天线单元反射系数和天线单元间的隔离度在工作频段(2.4 GHz^2.48 GHz)内均小于-20 dB,天线远场保持了较好的全向性。

关键词：解耦合天线隔离度

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基于生成对抗网络的变分自编码器解耦合

天津科技大学学报 2023年第4期38卷 62-68页

作者：张贤坤赵亚婷丁文强张翼英天津科技大学人工智能学院天津300457

深度生成模型从观测数据中学习到潜在因素,然后通过潜在因素生成目标,在人工智能领域受到广泛关注。现有深度生成模型学习的潜在因素往往是耦合的,无法让潜在因素每一维控制所得数据的不同特征,即无法单独改变某一特征而不影响其他特征... 详细信息

深度生成模型从观测数据中学习到潜在因素,然后通过潜在因素生成目标,在人工智能领域受到广泛关注。现有深度生成模型学习的潜在因素往往是耦合的,无法让潜在因素每一维控制所得数据的不同特征,即无法单独改变某一特征而不影响其他特征。为此,在β-变分自编码器(beta-variational autoencoder,β-VAE)的基础上,结合生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN),提出基于生成对抗网络的变分自编码器(beta-variational autoencoder based on generative adversarial network,β-GVAE)模型。该模型是一种改进的β-VAE,通过引入生成对抗网络约束β-VAE中损失函数的KL项(Kullback-Leibler divergence),促进模型的解耦合。在数据集CelebA、3D Chairs和dSprites上进行对比实验,结果表明β-GVAE不仅具有更好的解耦合表示,同时生成的图像具有更好的视觉效果。

关键词：解耦合 β-变分自编码器生成对抗网络深度生成模型