基于MQTT的配电终端多核处理器核间通信设计

为进一步提高配电终端的运行能力以及快速可靠的故障处理能力，配电终端逐渐由单核处理器发展为多核处理器，由此带来了多核处理器之间数据通信的需求。本文基于物联网协议MQTT实现了一种新型的多核处理器核间通信技术，将共享内存封装成MQTT交互协议格式，保证各核数据的独立、互斥与共享，从而实现多核处理器各内核间简易可靠的数据通信方式。在此基础上采用MYC-C7Z015芯片进行配电终端硬件设计，并研究MYC-C7Z015芯片核间的数据通信方式，提升了配电终端的数据容量及运行能力。通过核间通信时延测试、通信极限测试，配电终端功能测试，验证了基于MQTT的配电终端核间通信的性能，简化了核间应用层通信代码设计，提升了配电终端性能。     

国际青年日:IAEA亚洲核科学技术新学生竞赛北大核心CSCD

2022年5月,一次虚拟核科学技术(NST)教育竞赛的学生和教师获奖者访问了奥地利的国际原子能机构(IAEA)总部,向原子能机构专家介绍他们的项目,并亲身体验核技术的许多用途。每年8月12日是国际青年日,可持续发展需要年轻人的精力、技能和动力。今年的重点是建立和促进更大的代际团结。原子能机构支持这一努力,并正在努力通过在亚洲及太平洋地区举办一系列新的学生和教师竞赛,提高年轻人对核科学技术的兴趣———获奖者将参加2023年对原子能机构在奥地利的实验室和设施的考察旅行。《全球可持续发展议程》所设想的世界是当今青年将继承的世界,因此,他们参与全球发展挑战,熟悉科学支持的解决方案,将是成功的关键。原子能机构核科学技术(NST)学生竞赛通过及早激发兴趣并突出科学改变世界的潜力,帮助我们将接力棒传递给下一代。     

增材制造设计(DfAM)下的金刚石晶格结构研究

基于机械零件的增材制造设计,用仿自然式方法设计了一种金刚石晶格结构,对晶胞相对密度和等效弹性模量建立了数学模型,并拟合得到二者关系式,一系列的仿真验证结果显示理论研究所得关系式具有一定的正确性;对金刚石晶格填充结构提出变密度假设,并用仿真和压缩试验的方法进行了验证,结果显示,填充单元密度以受力点为中心渐渐减小的变密度结构拥有更好的抗压性能,同时验证了本文得出的等效弹性模量数学模型具有一定的正确性和适用性.本研究结果可应用于承压机械零件的实体夹层填充,对机械零件进行应力匹配变密度设计,以达到机械结构轻量化的目标.     

磁性硅铁载铜吸附Hg0动力学机制及密度泛函研究

采用粉末冶金法将纳米单质铜(Cu⁰)、硅铁(FeSi)、四氧化三铁硅涂层(Fe₃O₄@SiO₂)混合煅烧并制备出新型磁性硅铁载铜吸附剂MagFeSi-Cu⁰。实验研究不同烟气温度下MagFeSi-Cu⁰的汞吸附能力基础上,结合颗粒内扩散模型、准二阶动力学模型、Elovich模型及Bangham模型分析了MagFeSi-Cu⁰吸附Hg⁰过程的主要控制步骤。在此基础上,依据密度泛函理论(DFT)研究了不同反应温度下FeSi表面Cu⁰原子与Hg⁰原子的汞齐作用机制。研究结果表明,Bangham模型的拟合值与MagFeSi-Cu⁰汞吸附实验值拟合度最高,MagFeSi-Cu⁰表面痕量Hg⁰吸附由汞的外扩散和表面铜汞齐吸附共同控制;通过密度泛函计算,发现Cu⁰颗粒表面Cu-Hg齐吸附能为-0.534 eV,当烟气温度从80℃上升至200℃时,Hg⁰原子与单质Cu原子的吸附自由能从-22.47 kJ/mol下降至-13.96 kJ/mol,这些结果为深入了解Hg⁰在Cu(111)表面的反应机理提供了理论基础。     

基于C#持久蠕变强度外推功能的实现

持久蠕变强度外推是预测材料在高温高压环境下工作寿命的有效方法。目前常用的外推方法有等温法和参数法。这两种方法都是通过在实验室中采用较短时间的试验，获取试验数据后，通过Excel或者MATLAB等数据处理软件进行数据的拟合处理和外推计算。这些数据归纳统计和数学建模的过程有时需要耗费试验人员的大量精力。介绍了持久蠕变强度外推的软件实现方法，该功能包含在持久蠕变试验设备配备的软件中，试验完成后，软件直接根据试验结果进行数据拟合和持久蠕变强度的外推计算，无需试验数据的统计和建模，大大提高了持久蠕变强度外推计算的效率。     

信号线滤波器的电磁脉冲防护性能试验

为检验信号线滤波器对电磁脉冲在信号线上产生的传导干扰的抑制能力,针对不同型号的信号线滤波器进行脉冲电流注入(PCI)测试,注入电流峰值分为100 A、200 A和500 A三个等级.测量滤波器输出线残余电流,计算相应电流抑制比,并对滤波器输出线和滤波器外壳之间的绝缘电阻进行测量.试验结果表明,100～500 A之间的注入电流就可以使信号线滤波器输出线与滤波器壳体发生绝缘击穿.因此,试验过程中需要关注滤波器的非线性效应,每个等级注入试验后要及时检查滤波器功能是否正常.     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。     

热处理对含低熔点涤纶长丝针织物性能的影响

为探究热处理对含低熔点涤纶长丝针织物性能的影响,采用赛络菲尔包芯纺,制备棉、氨纶、低熔点涤纶复合纱,并织造纬平针织物。采用载体染色法,观察低熔点涤纶长丝在复合纱中的包缠和黏结情况,并对织物进行热处理,观察线圈间黏结点及织物线圈密度变化,探讨90、100、110℃热处理对织物性能的影响。结果表明:随着热处理温度的升高,织物的脱散性、抗起毛起球性能得到改善;热处理温度为100℃时,织物线圈密度最大,织物的克质量和拉伸断裂强力最高。