本文讨论了关于气缸驱动的3-RPS并联平台的一种控制方法。研究对象使用气动比例方向阀控制各驱动气缸，并建立了系统的运动学和动力学模型，采用基于反步法和在线参数辨识的自适应鲁棒控制器作为主要控制方式。同时为了满足对系统未建模部分和参数估计误差导致的干扰，将直接自适应快速补偿集成与控制器的设计中。为了避免因为在平台运动过程等实际工况中负载变化对性能造成的影响，提出了一种参数初值整定模式，提升了控制算法的适应性。通过采用这些方法，并联平台位姿轨迹跟踪性能的频响和精度均有了提升，并且负载和约束内力对平台控制性能造成的不良影响也得到了消除。不同工况下的实验显示了所设计的控制方法的良好性能，使整体平均相对误差减小到1%以内。

我们提出一种超轻量，紧凑且低功耗的分组密码：BORON。BORON是一种替换、互换网络，运行于64位纯文本上，支持128位或80位密钥长度。针对128位密钥和80位密钥，BORON的紧凑结构分别需要1939个和1626个等效门（gate equivalents, GE）。BORON包含移位、循环移位和异或操作。其的独特设计有助于在较少的回合内产生大量的活动S-box，从而挫败针对加密的线性或差分攻击。BORON在硬、软件平台上均具有较好的性能。与轻量加密LED相比，BORON具有更低的功耗水平；与现有SP网络加密相比，BORON具有更高的吞吐量。本文还展示了BORON的安全性分析及其作为超轻量紧凑型加密的性能。BORON可适用于将引脚面积和功率耗散作为关键参数的应用。

静态分析是保障软件开发质量的一种重要方法。通过与软件开发过程集成并进行交互式应用可进一步提升静态分析工具的作用优势。然而，静态分析工具的交互式应用具有高性能和快速响应等要求。为此，本文以基于规则检查技术的静态分析工具作为研究对象，提出一种改进的规则检查算法，旨在提升静态分析工具的性能。该方法首先采用一种领域描述语言构造脆弱性规则的特征对象表达式，然后基于特征对象表达式的运算结果，对脆弱性规则进行过滤。由于一个代码文件通常只包含与部分脆弱性规则相关的错误，通过规则过滤可有效提高规则检查算法的效率，进而提升静态分析的性能。为了对方法可行性及有效性进行评估，方法实现过程被集成到开源静态分析工具PMD中并基于扩展后的PMD进行了实验分析。实验结果表明提出的方法可在不损失静态分析检测能力和精度的情况下获得平均28.7%的性能提升。

在体系顶层设计问题中，体系质量需求分析的关键是体系需求的建模以及自动验证，需要合适的建模方法来描述体系质量需求以及验证质量需求是否满足体系的能力需求。针对体系质量需求建模和验证问题，本文提出一种基于描述逻辑的体系质量需求建模与验证方法。首先，为解决体系功能和非功能需求的描述问题，通过添加模糊构造子扩展统一建模语言（Unified Modeling Language, UML）中的类和关系并定义了基于元模型的领域特定建模语言以实现体系质量需求中模糊和不确定概念的建模。随后提出了基于云模型的体系质量需求评估方法实现了对体系质量需求的评估。然后，提出了模型转换算法将模糊UML构建的体系需求模型转换为描述逻辑本体模型，并通过使用描述逻辑本体推理工具实现需求模型的自动化验证。最后，通过一个案例验证和演示了本文方法的正确性和可行性。

词汇是语言学习中的基础任务之一，是语言学习者发展听、说、读、写语言技能的重要前提，在教材课文选择中要覆盖哪些词汇，是教材编写中的基本问题。针对这个问题，本文利用网络爬虫等技术构建英文网页语料库(EWC)，并进行词频分析；将EWC与英国国家语料库(BNC)进行词频对比分析，发现词频分布具有一定的时效性。通过我国目前小学英语教材词汇表与EWC, BNC, SUBTLEX-US，CBBC词频表的对比分析，给出了小学生在一般阅读时的英语词汇认识率，分析结果表明，小学生对一般语域和特定语域的词汇认识率都相对较低。通过这些定量分析，本文为我国小学英语教材编写提出了一些词汇选择方面的策略。

为了解决当今大都市生活不可预知的交通拥挤问题，使用自适应交通信号控制的重要性无论怎样强调都不为过。作为智能交通系统（intelligent transportation systems, ITSs）的一个组成部分，一种能够取代传统仪器为自适应交通信号控制系统（traffic signal controlling systems, TSCSs）提供信息来源的车载局域网（vehicular ad hoc network, VANET）技术最近引起了学术界高度关注。同时，基于ITSs的VANET方法也有一些弱点：(1) VANET的基础数据类型与同步算法获得的信号不兼容；(2)从网络服务质量（quality of service, QoS）的角度看，车辆密度信息采集与传输过程的效率不高。为减少上述问题，本文提出了一种方法，通过减少车辆在十字路口的等待时间，提高了自适应TSCS的工作效率，从而进一步减少污染物排放。为实现上述目的，通信使用了车辆对车辆（vehicle-to-vehicle, V2V）和车辆对基础设施（vehicle-to-infrastructure, V2I）的结合。V2V通信方案包含了集群车辆密度的计算程序，而V2I通信用于转移计算密度信息和优化行动信息给路边的交通控制器。流量评估所需的主要交通输入数据为交叉路口主要交通车辆队列的长度。除了采用传统Webster方法的简单自适应TSCS以外，本文还将所提出的方法还目前流行的基于VANET相关的MC-DRIVE进行了比较。评价结果显示了所提出的方法在流量和网络QoS标准基础上的优越性。

在互联有电力系统中，载荷条件变化引起的结线功率交流与频率动态振荡的抑制已成为自动发电控制（automatic generation control, AGC）的重要职责。为缓解因负载变化导致的系统振荡，柔性交流输电系统（flexible AC transmission systems, FACTSs）可视为一种实用有效的解决方案。本文采用了一种隶属于FACTSs族的晶闸管可控串联补偿器（thyristor-controlled series compensator, TCSC），来增强互联电力系统多源的整体动态性能。为此，我们使用一种分层自适应神经模糊推理系统控制器－晶闸管可控串联补偿器（hierarchical adaptive neuro-fuzzy inference system controller-TCSC, HANFISC-TCSC）在多区域互联电力系统中解决了两个重要的问题，即低频振荡和结线功率交换的偏差。为实现这一目标，使用多目标优化技术有其必然性。由于多目标粒子群优化算法（Multi-objective particle swarm optimization, MOPSO）在解决非线性目标问题上具有较高性能，已被用于这一优化问题中。本文对所提出的HANFISC-TCSC效能进行了精确评估，并在两个不同的互联电力系统（即双区域水柴油热和三区域水热发电系统）中，将其与传统的MOPSO-TCSC算法进行了对比。两个电力系统中仿真结果表明都可明确证实，与传统MOPSO-TCSC算法相比，HANFISC-TCSC具有更高性能。

本文提出了一种新颖的适用于LLC谐振变换器的混合模态控制策略，可以使得LLC谐振变换器输入宽电压范围。这种控制策略结合了全桥LLC谐振变换器，半桥LLC谐振变换器，变频控制和变脉宽控制的优点。在这种控制策略下，不同的输入电压决定了不同的电路工作模态。当输入电压很低的时候，电路采用了全桥电路和变频控制（FB_VF模态）。当输入电压升高到一定值，电路切换到全桥电路和移相控制（FB_PS模态）。当输入电压进一步上升时，电路切换到半桥电路和变频控制（FB_VF模态）。这种电路模态的切换是由数字信号处理器（digital signal processor, DSP）来实现的，不需要外加辅助电路，只需要修改一下软件。从轻载到重载下，LLC谐振变换器的原边MOSFET可以实现零电压开通（zero-voltage switching, ZVS），副边二极管可以实现零电流关断（zero-current switching, ZCS）。本文用一个额定功率300 W，输出电压450 V的LLC，输入电压20 V到120 V的谐振变换器的样机验证了这个优化的控制策略。实验结果显示，在这种控制策略下，变换器的最大工作效率可以达到95.7%，并且输入电压范围扩大了3倍。

多值逻辑（multiple-valued logic, MVL），例如三元逻辑，在近年来是大量研究项目的研究对象。MVL可以降低必要操作的数目、减小芯片面积。碳纳米管场效应管（CNTFETs）被认为是硅晶体管可行的替代方案。将CNTFETs与MVL结合，可以得到更快、更灵活的独特设计方案。本文利用微纳技术和三元逻辑设计出了新型的半加器和乘法器。微纳技术和三元逻辑的采纳降低了元件功耗和面积，提升了元件运行速度。我们利用斯坦福CNTFET模型和HSPICE软件对本文设计器件进行了仿真，并将仿真结果与相关研究结果进行了对比。

本文探讨了通过线性和非线性拟合方法估计指数模型中的未知参数。基于多元函数极值定理及泰勒级数展开，从理论上证明了：在实验测量数据中包含噪声的情况下，通过线性拟合方法所得到的参数估计值并不能保证指数模型的残差平方和达到最小。通过数值仿真对线性和非线性拟合方法的结果进行了对比，仿真结果显示：线性方法只能获得未知参数的次优估计，但非线性方法给出更准确的结果。利用水下图像和成像距离数据对水体光谱衰减系数进行了估计，结果证实非线性拟合方法能够对参数估计准确度有明显的提升。