汽轮机用铝/钢接头MAO层结构和腐蚀性能分析

火电厂热能动力多是通过汽轮机来提供，但机体与叶片容易受到剥落腐蚀(Exfoliation corrosion,EXCO)溶液的腐蚀而发生破坏，进而引起部件寿命的缩短。为了提高汽轮机叶片连接区域的运行稳定性能，选择45钢和7075铝合金焊接接头作为测试材料，在其表面生成微弧氧化(Microarc oxidation,MAO)层，分析了EXCO液体对MAO层的腐蚀作用机理。研究结果表明：逐渐提高电流密度后，氧化层厚度增加，形成了更大的放电孔洞，孔洞数量明显增多。电流密度10 A/dm²下制备的MAO层结构致密，主要存在γ-Al₂O₃与α-Al₂O₃两种组织相。此外，该条件下制备的MAO层形成了具有不同尺寸的腐蚀坑，只有少部分EXCO进入表层组织中，MAO层厚度与组织致密度对EXCO阻碍效果具有直接影响。     

基于编码特征学习的3D点云语义分割网络

目前点云语义分割已广泛应用到自动驾驶、虚拟现实等多个领域，但现阶段点云分割算法无法提取较完整的空间结构信息，难以解释每个点编码信息的问题.针对此缺陷，文中提出基于编码特征学习的3D点云语义分割网络.首先，在引入角度信息和增强特征的基础上构造局部特征编码器(Local Feature Encoder, LFE),学习较完整的局部空间结构，缓解相似物体错分割问题.然后，设计混合池化聚合模块(Mixed Pooling Polymerization, MPP),聚合粗犷特征和精细特征，同时保证点云的排序不变性.最后，采用多尺度特征融合，充分利用编码层不同尺度特征，实现准确的语义分割.在两个大型基准数据集S3DIS和SemanticKITTI上的实验表明文中网络的优越性.     

浮动Ⅵ源的应用研究

Ⅵ源是半导体集成电路性能测试机的核心资源，共性能直接影响着整个测试系统的性能。Ⅵ源通常包括浮动Ⅵ源和共地Ⅵ源。介绍了浮动Ⅵ源相比共地Ⅵ源的优势，例如：浮动Ⅵ源的可叠加性，满足了高电压大电流的要求；浮动Ⅵ源的功能和触发测量功能，极大地提升了阈值参数的测试效率和测试精度；浮动Ⅵ源使高精度差分电压测试更稳定和精确。同时也指出，浮动Ⅵ源并非完全没有缺点，应根据具体应用情况合理地选择Ⅵ源。     

核电厂安全级DCS平台的1oo2D架构设计研究

为保证核电厂的安全和可靠运行，有效克服单一故障影响，核电厂安全级DCS系统必须充分考虑冗余性设计。根据相关标准对于1oo2D的架构要求，该文对1oo2D架构设计进行研究，提出了一种适用于核电安全级DCS系统的1oo2D架构设计思路，详细地就输入信号的表决机制进行说明，就冗余主控模块的表决处理、数据比较进行描述，同时还对输出信号的诊断和切除方式进行描述，为后续的1oo2D平台详细设计提供指导。     

硼扩散设备若干难点问题的研究

随着针对n型太阳电池的投资提速，国内光伏企业积极开展TOPCon太阳电池布局，产业化进程得到加速，推进新技术落地。硼扩散设备作为TOPCon太阳电池技术的关键工艺设备之一，获得了市场极大的关注。针对硼扩散设备使用过程中遇到的不同类型硼源的问题，通过分析各种硼源的特性，提出了相应的硼源处理方案，并验证了硼源控制效果；针对副产物硼硅玻璃(BSG)粘连的问题，通过分析副产物的特点和危害，提出了斜率升降温功能；针对高能耗的问题，通过分析能耗的主要来源，提出了设备加热功率输出比功能。研究结果表明：所提出的这些方法能有效解决这几个难点问题，有助于提高硼扩散设备的稳定性。     

高强度低合金钢中V和Nb对氢陷阱的影响

随着海洋资源的开发，传统高强度低合金钢已不能完全满足复杂的深海环境，通过添加合金元素来改善其抗氢脆性能。采用双电解池研究含与不含0.15%V+0.05%Nb合金元素的高强度低合金钢中氢扩散行为，并采用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)和X射线衍射分析(XRD)等方法测量原奥氏体晶粒大小和位错密度。根据原奥氏体晶粒尺寸和位错密度计算得到钢中可逆氢陷阱密度，并将其与氢分析仪测得钢中氢含量建立联系。结果表明，V与Nb能够通过在钢中形成碳化物使得原奥氏体晶粒细化和位错密度增加，引起钢中可逆氢陷阱密度增加，从而降低氢扩散系数以及提高钢中氢含量和氢扩散激活能。     

基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例

通过网络爬虫获取天气数据，并结合金华市用户负荷数据，采用深度随机森林算法对用户负荷进行短期预测。借助4种评价指标，通过对比支持向量回归算法、K近邻算、贝叶斯岭回归算法、随机森林算法以及多个深度神经网络算法，发现深度随机森林算法预测效果最佳，支持向量回归算法次之，而深度神经网络算法在该数据集上表现一般。