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VLSI设计
模块-1 VLSI设计简介，抽象水平和设计的复杂性，VLSI设计的挑战：功率，时机，面积，噪声，噪声，可检验性，可靠性和产量； CAD工具：仿真，布局，合成和测试。模块-2 MOS建模，MOS设备模型，短通道效应和速度饱和，MOS电路的缩放； CMOS逆变器，VTC，切换行为，噪声边缘和功率耗散；静态和动态的CMOS组合逻辑门，静态CMO中的晶体管大小，逻辑努力，传递晶体管逻辑，大小问题，多米诺骨牌逻辑门，估算负载电容，简单延迟模型（RC），CMOS门的简单延迟模型（RC），功耗；模块3布局设计，设计规则，棍子图；标准细胞布局，芯片布局和地板计划，阵列布局；数据路径单元，加法器，变速杆，乘数；控制逻辑策略，PLA，多级逻辑，合成以及位置和路线；闩锁和时钟，触发器，设置和保持测试，静态和动态闩锁和触发器，时钟分布，时钟合成和使用PLL的同步。模块4 MOS回忆，注册，SRAM，DRAM；互连的全局互连建模，电容，电阻和电感；信号和功率供应完整性问题，电气移民，RC互连建模驱动大型电容载荷，减少RC延迟； Verilog HDL。课程结果：
基于非接触式涡流传感器
微切口经常用于空间机制，以提供遥测或提供正面指示所需位置或功能的正面指示，例如开放，近距离，锁上，闩锁，闩锁，锁定，旅行末端，参考位置，参考位置以及不同的机制应用。依赖电力技术的当前开关不是很可靠，并且对安装方向，对热梯度敏感，并且对操作周期数量有限，这对于长寿命应用，发射振动和冲击负荷是一个问题。依赖接触以及继电器芦苇的微切口仍然提供了其他电阻扭矩，这些扭矩必须由机理执行器克服，对汽车缘有负面影响。在本文中，Cedrat Technologies介绍了基于涡流传感器（ECS）技术的非接触式微型开关设备的设计和测试结果，并具有嵌入式空间分级的调理电子设备。在ESA R＆D太空计划下实现了这一开发，以开发微型开关设备不影响机制的可靠性，不增加额外的质量或任何电阻扭矩，并且主要目的是为具有大量量的空间应用实现很高的成本效益，例如新的空间星座。已经实现了两种传感配置的设计，一种用于轴向运动，第二个用于切向运动。提出了一批工程资格模型的测试结果，用于感应精度，空间环境温度条件，发射振动和冲击测试，航天器电磁兼容性（EMC）测试以及辐射环境测试高达300Krad。
空间系统 - 柯蒂斯-莱特防御解决方案
智能背板底盘专为空间相关的数据采集、数据处理和记录而设计。其智能抗辐射背板设计允许在辐射密集环境中使用 100 多个插入式 COTS 模块，而无需这些模块具有任何内置辐射防护。如果模块上发生单粒子闩锁 (SEL)，背板会检测到此现象并重置模块的操作。此操作可确保消除电离辐射（模块电子电路故障）的潜在有害影响。背板为机载任务计算机提供持续的健康状态信息以及看门狗功能。
英寸-POW” MIL-STD-1658(OS) 1974 年 5 月 15 日... - GMTBF
4.2 人员和设备。应提供电气和机械联锁装置和安全装置，以防止在正常操作和维护过程中对人员造成伤害或对眼科设备造成损坏。控制器和电路应布置成使得任何控制器或控制器组合以非正常顺序运行不会导致人员受伤、设备运行或任何部件损坏。电源故障不得启动设备或导弹运动（例如，通过无意中释放闩锁）、产生任何危险情况或对设备或导弹造成损坏。联锁装置应设计为在联锁或电源故障的情况下将设备置于各种可能的替代条件中。
ES100系列无线电动罢工-HS
首次将HES 1500和1600系列电动罢工的行业领先功能与Aperio®无线技术配对，以提供更便宜的访问控制改造装置，用于远程控制和监视。在方便（非监控）和安全（受监视）模型选项中可用。与大多数圆柱形和弯曲闩锁锁定锁定的型号兼容，包括1英寸的螺栓。简单地说，ES100系列电动罢工是负担得起的通用改造解决方案，它提供了灵活的配置选项和动态可调性，而无需为每扇门运行电线。
使用...设计和构建智能锁系统
本文旨在利用物联网 (IoT)、WiFi 模块、继电器模块和其他外围设备设计和构建智能门锁系统，为人们提供无与伦比的家庭入口控制和可访问性。传统门锁系统速度慢、不安全且易受攻击，需要人工干预才能锁定和解锁。因此，基于 IoT 的智能门锁系统提供了性能更好的适当锁保护机制。该系统包括微控制器 (NodeMCU ESP8266)、电磁锁、直流电池 (12V)、5V 3A 降压转换器 (LM7805)、WiFi 模块和开关设备 (继电器)。使用 3 个独立设备对系统设置进行了 10 次试验测试。所有试验都准确地解释了收到的命令并将相应的信号传输到接口的继电器模块。随后，继电器模块对集成电磁锁机构执行锁定/解锁操作，从而实现了研究的预期目标。
使用 NAC1080 实现 NFC 被动锁
2 如何设计无源智能锁系统.......................................................................................................................................................................................3 2.1 单芯片解决方案....................................................................................................................................................................................................3 2.1.1 单芯片解决方案.......................................................................................................................................................................................................3 2.1.2 集成式智能锁系统.......................................................................................................................................................................3 2.1.3 集成式智能锁系统.......................................................................................................................................................................3 2.1.4 单芯片解决方案.......................................................................................................................................................................................................3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... ................. ... .................. 18 2.7 应急电源.................. ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 23
Microlock HEPA 侧门螺栓锁外壳
Microlock HEPA SA 螺栓锁外壳采用摆动螺栓锁定机制，确保过滤器和外壳垫圈之间完美密封，并降低关键环境中空气旁路的可能性。此密封通过外壳内部的连续平面安装表面实现，该表面与过滤器上的周边垫圈配合。创建此密封只需将摆臂定位在过滤器旁边，然后定位并拧紧弹簧夹以将过滤器固定在外壳的周边安装表面上。
机器人夹爪自锁欠驱动机构
摘要 — 我们描述了一种新型机电一体化机器人夹持器的设计概念和第一个原型，该夹持器旨在安装在人形机器人上，以实现牢固（即锁定）和稳健的抓握。这种抓握可以理想地支持复杂的多接触运动，例如爬梯子或操纵复杂工具，同时具有节能效果。为此，我们提出了一种解决方案，即设计一种智能自锁欠驱动机构，该机构与执行器并联安装，当实现所需的抓握时自动触发。该设计通过差速齿轮利用夹持器和制动器之间的可调功率分配。我们的夹持器具有自适应、牢固抓握和节能功能的优势，并通过原型夹持器进行了实验。
基于相锁的值函数连接矩阵和CNN-LSTM
摘要：为了有效地检测由虚拟现实环境引起的运动疾病，我们开发了一种专门设计用于视觉诱导的运动疾病的分类模型，采用了相位锁定值（PLV）功能连接矩阵和CNN-LSTM架构。该模型解决了传统机器学习算法的缺点，尤其是它们在处理非线性数据方面的功能有限。我们使用来自25名参与者的EEG数据构建了基于PLV的功能连接矩阵和网络拓扑图。我们的分析表明，视觉诱发的运动疾病显着改变了脑电图中的同步模式，尤其是影响额叶和颞叶。功能连接矩阵用作我们的CNN-LSTM模型的输入，该模型用于对视觉诱导的运动疾病的状态进行分类。该模型表现出优于其他方法的优越性能，从而达到了伽马频带中最高的分类精度。具体来说，二进制分类的最高平均准确度为99.56％，三元分类达到86.94％。这些结果强调了该模型的分类有效性和稳定性，使其成为帮助诊断运动疾病的宝贵工具。