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采用多级的 BIST 架构设计...
摘要：在这个数字世界中，测试构建的架构已成为一项具有挑战性的任务，而不是构建。测试过程包括高成本和功耗。许多研究都参与了高效测试电路的构建，其中 BIST 是高效测试电路之一。BIST [内置自测试] 提供了一个低功耗、低成本测试电路的平台。BIST 的构建是通过 MULTISTAGE LFSR 解码器电路完成的，该解码器电路通过向构建的架构提供随机和完整的输入序列来为测试电路开辟一条道路。还采用了解码逻辑，使其完美适用于容错架构。据说，由 BIST 和 MULTISTAGE lfsr 组成的路面是查找电路工作故障的有效技术，因此这被称为容错架构，所提出的架构的构建是在 Xilinx ISE 中使用 verilog HDL 语言完成的。索引术语——BIST、MULTISTAGE lfsr、解码逻辑、线性反馈移位寄存器 (LFSR)、基准电路。
使用多阶段分类器的机器学习
最近，泥烤种植可以在经济上为农村人口提供帮助。然而，泥泞中的现有寄生虫可能会干扰泥泞的长寿。不幸的是，寄生虫已被确定住在数百种泥泞中，尤其是在马来西亚的Terengganu沿海水中。本研究通过使用机器学习技术根据其类别研究了寄生虫特征的初步识别。在这种情况下，我们使用了五个分类器，即逻辑回归（LR），K-Nearest邻居（KNN），高斯天真贝叶斯（GNB），支持向量机（SVM）和线性判别分析（LDA）。我们将这五个级别的fiers与寄生虫分类的最佳性能进行了比较。涉及三个阶段的分类过程。首先，将寄生虫分为两个类别（正常和异常），无论其腹侧类型如何。第二，分类性（女性或男性）和成熟度（成熟或不成熟）。最后，我们比较了五个分类器以识别寄生虫的物种。实验结果表明，GNB和LDA是在泥蟹属scylla内对根茎寄生虫进行初始分类的最有效的分类器。
凸多阶段随机优化的数值方法
在随机环境中涉及顺序决策的优化问题。在这本专着中，我们主要集中于SP和SOC建模方法。在这些框架中，存在自然情况，当被考虑的问题是凸。顺序优化的经典方法基于动态编程。它具有所谓的“维度诅咒”的问题，因为它的计算复杂性相对于状态变量的维度呈指数增长。解决凸多阶段随机问题的最新进展是基于切割动态编程方程的成本为go（值）函数的平面近似。在动态设置中切割平面类型算法是该专着的主要主题之一。我们还讨论了应用于多阶段随机优化问题的随机临界类型方法。从计算复杂性的角度来看，这两种方法似乎相互融合。切割平面类型方法可以处理大量阶段的多阶段问题
活动三：建造多级气球火箭
• 因果关系：事件都有原因，有时简单，有时多方面。 破译因果关系及其介导机制是限制可能的解决方案的一项主要科学与工程活动。 ETS1.A：定义和界定工程问题：设计任务的标准和约束条件定义得越精确，设计解决方案就越有可能成功。约束条件的指定包括考虑科学原理和其他可能限制可能解决方案的相关信息。 • 能量和物质：跟踪流入、流出和流经系统的能量和物质有助于人们理解系统的行为。 • MS-ETS1-3 工程设计：分析测试数据以确定几种设计解决方案之间的相似点和差异点，以确定每种设计解决方案的最佳特性。这些设计解决方案几乎在每一个科学领域都有重要的发现，而且科学发现可以组合成一个新的解决方案，以更好地满足成功的标准。 • 科学、工程和技术的相互依赖性：工程进步导致了整个行业和工程系统的发展。 ETS1.B：开发可能的解决方案：有系统的流程来评估解决方案，看它们如何很好地满足问题的标准和约束。有时可以将不同解决方案的各个部分组合起来，以创建一个比任何前辈都更好的解决方案。 ETS1.C：优化设计解决方案：虽然一个设计可能不会在所有测试中表现最佳，但确定在每项测试中表现最佳的设计的特性可以为重新设计过程提供有用的信息 - 也就是说，其中一些特性可以纳入新的设计中。
MSN-RO轴向剖分多级膜进料泵
Flow 部门专门为客户的工艺提供专门设计的泵送解决方案。我们提供通过深入研究和开发流体动力学和先进材料而开发的泵、搅拌器、压缩机、研磨机、筛网和过滤器。我们是水、石油和天然气、电力、化学品和大多数工业领域泵送解决方案的市场领导者。
CP 卧式径向剖分多级筒泵
Flow 部门专门为客户的工艺提供专门设计的泵送解决方案。我们提供通过深入研究和开发流体动力学和先进材料而开发的泵、搅拌器、压缩机、研磨机、筛网和过滤器。我们是水、石油和天然气、电力、化学品和大多数工业领域泵送解决方案的市场领导者。
火电-水电-风电-太阳能混合系统日前调度的多阶段稳健优化
摘要 大规模不确定、不可控的风电和太阳能发电的并网给现代电力系统的运行带来了新的挑战。在水资源丰富的电力系统中，具有高运行灵活性的水力发电是提高风电和太阳能发电渗透率的有力工具。本文研究了火电-水电-风电-太阳能发电系统的日前调度。考虑了可再生能源发电的不确定性，包括不确定的自然水流入和风能/太阳能发电量。我们探讨了在多阶段稳健优化 (MRO) 框架下如何利用水力发电的运行灵活性和火电-水电的协调来对冲不确定的风电/太阳能发电。为了解决计算问题，采用混合决策规则将原始多层结构的 MRO 模型改写为双层模型。将列和约束生成 (C&CG) 算法扩展到 MRO 案例中以求解双层模型。所提出的优化方法在三个实际案例中进行了测试。计算结果证明了水力发电能够促进不确定的风能和太阳能发电的适应能力。
使用双峰胸部电子纹身和多级处理来测量运动状态下的心脏时间间隔
摘要 — 目标：我们提出了一种轻薄、柔软、可贴合胸部的双模传感器，即胸部电子纹身，它结合了先进的信号处理框架，可准确识别各种心脏事件，从而即使在身体运动期间也能提取心动时间间隔。方法：我们制作了一个无线电子纹身，具有同步心电图 (ECG) 和心震图 (SCG) 功能。SCG 可测量因心跳引起的胸部振动，提供与 ECG 互补的心血管健康信息。然而，运动引起的伪影会影响 SCG 的功效。电子纹身采用轻薄且有弹性的设计，可将其策略性地放置在剑突附近，便于对 ECG 和 SCG 进行高质量监测，从而提高信号质量。九名参与者在步行和骑自行车时接受了测量。我们提出了一个多级信号处理框架，集成了自适应归一化最小均方 (NLMS) 滤波器、集合平均和经验模态分解 (EMD)，统称为 FAD 框架，以准确提取心脏时间间隔 (CTI)。结果：关键 CTI，尤其是左心室射血时间 (LVET)，被我们的硬件软件系统成功提取，并且即使在大量运动期间也与 FDA 批准的患者监测仪报告的结果高度一致。电子纹身测量的射血前期 (PEP) 也与先前的研究结果一致。结论：双峰胸部电子纹身与 FAD 框架相结合，可在长时间内实现可靠的 CTI 测量
对多阶段轴向压缩机空气动力学的深度学习建模和建立变化
深度学习对物理模拟（例如计算流体动力学）的应用最近引起了人们的兴趣，并且在不同领域中证明了它们的生存能力。但是，由于高度复杂，湍流和三维流，尚未证明它们可用于涡轮机械应用。用于燃气轮机应用的多阶段轴向压缩机代表了一个非常具有挑战性的情况，这是由于几何和操作变量的流场回归的高差异性。本文展示了深度学习框架的开发和应用，以预测多阶段轴向压缩机的流动场和空气动力学性能。一种基于物理的降低性降低方法解锁了流场预测的潜力，因为它将回归问题从非结构化的问题重新构建为结构化的问题，并减少了自由度的数量。与传统的“ Black-Box”替代模型相比，它通过识别相应的空气动力学驱动程序来为整体性能的预测提供解释性。该模型适用于制造和建造变化，因为已知相关的性能散布对CO 2排放产生重大影响，这构成了巨大的工业和环境相关性的挑战。事实证明，所提出的体系结构可实时实现与CFD基准的准确性，以实时与工业相关的应用。部署的模型很容易集成到燃气轮机的制造和建造过程中，从而提供了通过可行和可解释的数据来分析评估对性能的影响的机会。