高性能硅和铌酸锂异质集成薄膜电光调制器 （特邀）

硅基光子集成平台因其高集成度、CMOS工艺兼容性等特点在光通信领域受到了广泛的关注，而电光调制器作为光通信系统中最为重要的器件之一，承担着将电信号加载至光信号上的关键作用，为打破硅基调制器的性能限制，可利用硅和铌酸锂的大面积键合技术以及铌酸锂低损耗波导刻蚀技术实现高性能硅和铌酸锂异质集成薄膜电光调制器，目前该类调制器的性能可达半波电压3 V，3 dB电光带宽超过70 GHz，插入损耗小于1.8 dB, 消光比大于40 dB。文中对比了硅和铌酸锂异质集成调制器的研究现状并介绍了该异质集成薄膜调制器的结构设计与工艺实现方法。     

毫米波三维异质异构集成技术的进展与应用

三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

磁齿轮复合永磁电机拓扑及应用综述

磁齿轮复合电机（MGM）是一种自带减速效应的新型多气隙磁场调制型永磁电机，因其转矩密度大、功率因数高，近年来在混动/电动汽车、低速大转矩直驱、航空航天等领域的应用前景获得了业界的广泛关注；MGM非接触传动的特点使其在医药食品、新能源发电、石油化工等方面具有发展潜力。该文首先介绍磁力齿轮及多种磁齿轮复合电机的工作原理，介绍和比较磁齿轮与电机常见的复合方式及其特点；按照单元排布方式、调制结构、电机及磁齿轮类型等分类梳理近年来MGM在拓扑结构上的研究和创新，介绍各类磁通方向及运行方式MGM的研究。然后介绍MGM近年来在高减速比、低成本、无级变速等一些关键问题上的进展。最后总结磁齿轮复合电机的业界应用现状，并对其应用前景进行展望。     

装配式建筑电气设计关键技术分析

介绍装配式建筑电气设计中的管线分离SI体系、模块化机电设计、集成机电部品、装配式建筑防雷接地系统等关键技术,并进行简要分析.     

地下空间集成体系研究与实践

地下空间是开发建设的战略性空间,其开发与利用需留足弹性、复合兼容.结合某工程A片区地下空间规划与实践,通过地下空间规划利用方式的创新和探索,制定规划战略目标,根据功能需求,提出相应的开发模式与集成功能体系.     

全过程集成管理服务在西安地铁5号线二期工程的应用

近年来,我国不断推动房地产和市政工程建设实施全过程工程咨询管理,即全过程集成管理服务.西咸轨道投资建设公司成立时间短、人员少,却仅用了一年零三个月的时间,完成了西安地铁5号线二期车站设备系统的工程建设任务,这得益于全过程集成管理模式的应用.     

切向结构永磁同步电机磁钢径向并联组合研究

针对低速大转矩切向结构永磁同步电机中磁钢尺寸对性能的影响进行研究.提出一种"工"字形排布的磁钢径向并联组合优化方案.在保证电机磁钢轴向长度和体积不变前提下,分析磁钢磁化方向长度变化对电机性能的影响.分析表明:磁钢的磁化方向长度在一定范围内增加可降低磁钢漏磁、增大反电动势和降低转矩波动;但磁钢的磁化方向长度过度增加会大大降低电机磁通面积,使得电机反电动势不增反降.在此基础上,提出一种降低磁钢漏磁、增大反电动势和降低转矩波动的三块磁钢径向并联组合的"工"字形排布方案:近气隙侧和近隔磁槽侧磁钢槽内分别插入磁化方向长度短、径向宽度窄的磁钢以降低近气隙侧和近隔磁套侧磁钢漏磁;近气隙侧磁钢和近隔磁槽侧磁钢之间采用磁化方向长度较短的磁钢以保证磁钢磁通面积降低得不多.通过仿真实验验证所提方案的可行性.     

基于Stacking集成算法的岩爆等级预测研究

岩爆是地下工程面临的一个巨大灾害，岩爆预测可以降低岩爆带来的危害。机器学习是岩爆预测方法的研究热点和发展方向，但现阶段各机器学习算法表现不同，并且相互独立工作，没有融合，不能优势互补，导致各机器学习算法的准确率、泛化性和稳定性较低。本文采用Stacking集成算法，融合现阶段使用较多的8个机器学习算法(4个集成算法和4个基本算法)，充分发挥各算法的优势，实现优势互补；为保证新特征信息具有多样性，结合各种机器学习算法的原理和岩爆样本库的特点，提出3组考虑多个岩爆预测指标的Stacking集成算法，每组算法拥有不同基模型和多个元模型，解决了传统Stacking集成算法接受特征信息受限和元模型选择困难的难题。对比分析各组Stacking集成算法与独立算法的准确率、精确率、召回率和F1值，结果表明构建的Stacking集成算法可以有效融合各机器学习算法，预测性能显著提升。在3组Stacking集成算法中，Stacking集成算法二的基模型由Random Forest Classifier,Extra Trees Classifier,Gradient Boosting Classifier和L...