数据驱动的文献辅助管线钢产线落锤撕裂韧性内禀特征关联

管道运输是当前长距离输送石油、天然气等能源最经济的方式之一，具有优异的低温韧性是保证管线钢安全运输的重要特征。落锤撕裂试验（Drop weight tear testing，DWTT）是衡量管线钢低温韧性的最有效的方法。在目前的工作中，根据钢厂提供的产线数据集和文献收集的管线钢数据集，建立了基于机器学习的DWTT剪切面积预测模型。基于纯产线数据和文献数据辅助的产线数据构造了两种机器学习策略方案，测试了不同机器学习算法，效果最好的均是随机森林模型，策略一的纯产线数据模型的性能指标皮尔逊相关系数（PCC）为0.64，策略二的文献数据辅助的产线数据模型的性能指标皮尔逊相关系数（PCC）为0.92，文献数据的增加有效提高了DWTT剪切面积预测精度。机器学习技术为优化和预测DWTT剪切面积提供了一种新的思路。      

基于混合精度DAC的下行去蜂窝大规模MIMO-WPT系统能量效率研究

本文研究了采用混合精度数模转换器（Digital-to-Analog Converter,DAC）架构的下行去蜂窝大规模多输入多输出无线携能（Multiple-Input Multiple-Output Wireless Power Transfer,MIMO-WPT）系统.该系统中的用户（User Equipment,UE）收集接入点（Access Point,AP）发射的无线射频信号能量，基于加性量化噪声模型对量化后的能量信号建模，并引入混合DAC功耗模型，推导出UE收集到的能量（Harvested Energy,HE）和系统能量效率（Energy Efficiency,EE）闭式表达式.分析关键参数，如DAC精度、高精度DAC占比、AP/UE数目和AP发射功率等对下行WPT性能的影响.设计基于加速投影梯度（Accelerated Projected Gradient,APG）的EE最大化功率控制算法.该算法是一阶优化方法，且能求解出最优功率控制系数的闭式解，因此时间复杂度低，运行耗时短.仿真结果表明，与全低精度DAC结构相比，混合精度DAC结构可以同时改善HE和EE；对于不同高精...     

可扩展分层次编译码的语义通信系统

针对目前文本语义通信大部分研究主要依靠仿真系统进行理论验证的问题，利用分层次编译码架构在语义层次和语法层次上的分离性，提出了一种可扩展分层次的语义通信系统。该系统通过语义和语法层次相分离的模式有效兼容香农信息框架下的可靠通信技术，实现语义通信与传统通信的嵌套结合。进一步，基于软件无线电平台搭建了一个通用可扩展的验证系统，对所提语义通信系统架构进行实用化验证。该验证系统以语义通信软件平台作为硬件驱动和算法调用的驱动核心，集成了信号产生、信息发送、接收端数据采集、译码和评估的全过程，并且能够面向语义和语法层次进一步扩展。最后，基于该验证系统进行了文本语义通信的测试，验证了其相较于传统通信方式具有更高的有效性和可靠性。     

高强度R400HT钢轨热处理工艺优化

以高强度过共析R400HT钢轨为研究对象，对R400HT钢轨冷却过程中组织转变和硬度进行测试分析，建立了R400HT钢轨的CCT曲线。在此基础上制定了R400HT钢轨的主要热处理工艺参数范围，并进行热模拟正交试验。结果表明，R400HT钢轨最优热处理工艺为入口温度780～800℃、出口温度480～510℃、冷却速率3.0～3.5℃/s。按照上述工艺进行了工业试制，试制R400HT钢轨踏面硬度425.5～428.3 HBW,抗拉强度1425～1440 MPa,显微组织为珠光体，达到了预期目标。     

蚕丝织物在喷气织机上织造的生产实践

由于喷气织机在织造蚕丝品种的过程中质量控制难度大，易出现纬缩、稀密路、断纬、缺纬等降等疵点，因此目前蚕丝品种一直在剑杆织机上织造。经过不断研究与试验，现阶段利用喷气织机织造蚕丝的问题逐步得到解决，已能满足正常织造要求，文章主要介绍蚕丝织物在喷气织机上织造的生产实践，以期为企业提供高效率、高质量、低成本的织造方法。