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基于波浪状的传单板的无电板冲刺技术，以评估陶瓷拉伸强度的应变率灵敏度
抽象的碳化硅陶瓷由于其高抗压强度，高硬度和低密度而被广泛用于装甲保护。在本研究中，开发了一种基于板块影响技术的实验技术来测量陶瓷材料的拉伸强度。由于陶瓷的强度不通过动态载荷对应变速率高度敏感，因此使e效率保持在失败位置保持恒定的应变速率。数值模拟被用于设计几种波动加工的板层的几何形状，该板在冲击时会产生脉冲形的压缩波，平滑的上升和下降时间范围为0.65至1 µs。这种减震板损坏的实验是在设定在200至450 m/s之间的撞击速度的SIC陶瓷上进行的。多亏了激光干涉法分析，目标后面速度可在给定的应变率载荷下测量均方根骨架强度。使用脉冲载荷和实验确定的脉冲强度，通过弹性塑料数值模拟评估了故障区中的应变速率。在适当的板板设计时，发现板撞击技术可以正确控制良好的应变速率载荷，左右在10 4 -10 5 s-1左右，可以达到相对较长的上升时间。这项工作有望提供合适的工具来研究陶瓷材料的高应变率行为。
基于硬件行为指纹识别相同单板计算机的方法
单板设备的连接性和资源受限性为影响物联网 (IoT) 场景的网络安全问题打开了大门。最重要的问题之一是存在未经授权的 IoT 设备，它们试图通过使用相同的硬件和软件规格冒充合法设备。这种情况可能会在 IoT 场景中引发敏感信息泄露、数据中毒或权限提升。将行为指纹识别和机器/深度学习 (ML/DL) 技术相结合是一种很有前途的方法，可以通过检测制造缺陷产生的微小性能差异来识别这些恶意欺骗设备。然而，现有的解决方案不适用于单板设备，因为它们没有考虑硬件和软件限制，低估了指纹稳定性或上下文变化等关键方面，也没有探索 ML/DL 技术的潜力。为了改进它，这项工作首先确定了单板设备识别的基本属性：唯一性、稳定性、多样性、可扩展性、效率、稳健性和安全性。然后，一种新方法依靠行为指纹识别来识别相同的单板设备并满足先前的属性。该方法利用系统的不同内置组件和 ML/DL 技术，将设备内部行为相互比较，以检测制造过程中发生的变化。该方法验证已在由 15 个相同的 Raspberry Pi 4 Model B 和 10 个 Raspberry Pi 3 Model B + 设备组成的真实环境中进行，使用 XGBoost 模型获得 91.9% 的平均 TPR，并通过在评估过程中设置 50% 的阈值实现对所有设备的识别。最后，讨论将提出的解决方案与相关工作进行了比较，强调了未满足的指纹属性，并提供了重要的经验教训和局限性。
VisionFive 2单板计算机快速启动指南
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保持大脑凉爽：如何在单板计算机设计中使用高功率 DC/DC
所有这些处理能力都无法在数据中心内保持凉爽和舒适。CPU 必须在生产线或化学处理设施的恶劣环境中全天候可靠运行。单板计算机的处理要求越来越高，而且在恶劣环境下需要高可靠性，这给电源管理带来了新的挑战。高性能单板计算机的功耗很容易达到 25 W 甚至更高。环境工作温度可以达到 85˚C，几乎没有空气冷却。小尺寸需要多层印刷电路板 (PCB) 堆叠，这会增加高热应力和噪声敏感性。因此，您选择的任何电源解决方案都不能使热负荷变得更糟。