GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件胀形工艺

为了解决低压涡轮机匣异形环锻件轧制成形精度低、余量大、材料利用率低、周期长等问题,采用数值模拟与工艺试验试制相结合的方法,研究了GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件胀形工艺。模拟研究阐明了胀形变形量对低压涡轮机匣轧制成形锻件的应力、应变、温度分布及均匀性的影响规律,综合考虑建议胀形变形量取1.5%较为合理;胀形过程的工艺试制研究表明,通过胀形工艺对轧制成形的GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件进行整形,可显著降低锻件的椭圆度、提高锻件的尺寸精度,减小锻件余量并提高余量均匀性,提高材料利用率,同时可有效提高锻件的力学性能及其均匀性。锻件余量均匀性的提高也可有效减小低压涡轮机匣零件的机加工变形。     

化工工艺中常见的节能降耗技术

现如今,随着化工工艺自动化水平的不断提高,产品生产效率已大幅提高;但化工工艺使用中存在严重的能量消耗浪费,也增加了企业的生产成本,大多数能源有限,为实现可持续发展,探讨化工工艺产检能耗,提出节能降耗的建议,为企业节能降耗提供参考。     

化工工艺安全设计中危险识别和控制策略研究

随着我国经济实力不断提升,化工行业的发展速度也在不断加快,越来越多的新技术被应用在整个生产过程当中。如何确保化工生产的安全,就成为了很多人关注的问题。化工生产安全问题研究,将会对保证生产质量,维护工作人员生命安全起到关键作用,对社会发展产生积极向上的意义。本文将会结合实际工作经验和化工工艺中可能涉及的安全隐患进行分析和讨论,为化工生产的安全维护提供工作帮助和支持。进一步提高化工工艺危险识别和控制能力,保证化工企业的安全生产。     

基于PMU的电力系统监控体系结构优化设计

文中提出了一种利用有限数量的相量测量单元(PMU)和相量数据集中器(PDC)设计最优监控结构的方法。通过在大量的设定值场景下,使电力系统可观测性曲线的期望值最大化,同时使通信基础设施成本最小化,最终确定PMU和PDC的最佳位置。提出了一种非线性动态扩展卡尔曼滤波(EFK)状态观测器。这种状态观测器可以将暂态行为转换为由代数微分方程描述的广域电力系统,而无需非线性反演技术。最后以IEEE-5电力系统为例,说明了该方法的有效性。     

坛紫菜蛋白质提取工艺优化及其特性分析

为了开展坛紫菜高值化加工利用，以坛紫菜为原料、蛋白质提取率为评价指标，通过考察提取溶剂、超声时间和功率、料液比、pH等单因素实验、正交试验设计优化超声波提取工艺，对其等电点、乳化性、起泡性等基础特性进行分析，并进行抗氧化活性测定。结果表明，在超声全程时间50 min、超声功率1350 W条件下，坛紫菜蛋白质提取率为60.98%±1.01%。同时通过对所提取的坛紫菜蛋白质特性分析结果显示，坛紫菜蛋白质的等电点为4.5，在等电点附近，坛紫菜蛋白质有较好的泡沫稳定性，可达80.84%±2.95%；抗氧化测定结果显示，坛紫菜蛋白质在5~50 mg/mL范围内具有较强的抗氧化活性，浓度为50 mg/mL时，总抗氧化能力为2.89±0.09 U/mL，ABTS+自由基清除能力相当于0.83±0.08 mmol/L Trolox，DPPH清除率在10 mg/mL时达到68.04%±0.73%。该研究可以为坛紫菜资源的开发利用提供一定的理论依据和技术支持。     

人工智能在移动通信中的应用

阐述移动通信技术的特点和应用状况，通信网络的优化框架，网络智能优化中的机器学习算法分析，完善后台监控系统，建立软件平台提高服务质量，形成安全的网络环境，保证高效运行。     

能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展

近年来，神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂，需占用大量计算资源并消耗电能，从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路，综述了近年来该领域主要研究成果，并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为，首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型；然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法；最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.