压下率对大厚度比Al/Mg/Al层合板性能的影响

采用0.2 mm Al+5 mm Mg+0.2 mm Al的组坯方式,400℃保温10 min热轧制得大厚度比Al/Mg/Al层合板,研究了压下率对其界面结合、镁基材组织及拉伸性能的影响。对压下率为41%、49%和60%热轧制备的Al/Mg/Al层合板进行了界面SEM观察、微观组织观察、拉伸实验及拉伸断口的观察。结果表明,大厚度比Al/Mg/Al层合板在压下率为60%时,边部的附加拉应力造成边裂的出现;经41%压下率热轧可实现界面结合,但存在微缺陷,压下率为49%及以上可实现良好结合;压下率对Al/Mg/Al层合板的屈服强度和抗拉强度影响较小,对其伸长率影响较大。随着压下率增加,伸长率先增加后减小。压下率为49%时,伸长率最大为26%,其原因在于该工艺下镁基材的晶粒均匀细小,韧性提高。     

煤磨热风管线旋风收尘器的改造

对5?000 t/d生产线煤磨热风管线收尘器进行改造，拆除原双旋风收尘器，利用原框架，缩小旋风筒直径与高度比例，提高旋风筒高度，缩小内筒直径尺寸，来提高收尘效率。改造后入窑煤粉灰分5?000 t/d线与2?000 t/d线差异减小到0.05%，相对降低了1.17%。     

分光光度法测定PVB中微量氯含量

建立了PVB树脂中氯含量的测定方法.采用添加混合试剂高温灰化,沸水浸取,分光光度法测定PVB树脂样品中的氯含量.该方法具有良好的精密度和准确度,分析成本低.     

热轧压下率对车用大厚度比镁铝合金板组织和力学性能的影响

选择厚度为0.2 mm的6063铝合金与厚度为5.0 mm的AZ80镁合金进行组坯,设定厚度比为20,分析各热轧压下率下、以热轧方式制得的大厚度比镁铝合金板的组织和力学性能。研究结果表明:当热轧压下率达到45%或更高时,镁铝合金板形成了结合性能优异的界面,镁基体内形成了均匀分布的细小晶粒;提高热轧压下率后,基体中的晶粒尺寸不断减小,此时形成了更小的晶粒尺寸离散系数,更多晶粒被压碎,晶粒分布状态也比较均匀;提高热轧压下率后,获得了更高屈服强度的大厚度比镁铝合金板,材料发生了更明显的加工硬化,而抗拉强度则先增大再下降,当热轧压下率达到55%时,获得了最大的抗拉强度;当热轧压下率达到65%时,韧窝数量明显增多,表明镁合金通过动态再结晶转变获得了更强的韧性。屈服应力呈现明显波动的状态,热轧压下率为35%时,获得了最高的屈服强度,65%热轧压下率下的屈服强度最低,逐渐提高热轧压下率后,屈服应力也不断减小。     

超宽带大功率合成器设计北大核心CSCD

在80 MHz~1 GHz频段,单个功率管输出功率能达到100 W以上,为研制输出功率400 W的功率放大器,文中设计了四路功率合成器。该合成器需要实现功率容量大、工作频带宽、体积小的设计目标。在功率容量方面,文中采用悬置带状线结构,其功率容量远远大于微带线结构;在工作频带方面,采用切比雪夫九节阻抗变换器,将工作带宽拓宽为80 MHz~1 GHz;在体积方面,文中合成器的功率合成部分采用Y型节级联实现四路功率合成,阻抗变换部分采用切比雪夫阻抗变换器进行阻抗变换,该结构相较于磁环巴伦功率合成器,不但具有损耗小、平坦度高的优点,而且通过将阻抗变换器设计成曲折的形状,进一步缩小了合成器体积。仿真与实测结果显示该合成器在80 MHz~1 GHz范围内还具有较高的平坦度,合成效率可达90%以上。     

猪胴体冷却降温特性及耗能分析

猪肉是我国消耗量最大的肉类品，尤其是冷鲜猪肉更受人们青睐。猪胴体冷却保鲜加工工艺既要满足优质猪肉的成熟条件，又要保证猪肉的安全卫生。猪胴体冷却温度和降温速度对保证加工工艺合理性和降低耗能都至关重要。在实测数据基础上经过判断、分析提出，在常规0～4 ℃冷却前先在-10～-5 ℃低温快速冷却猪胴体1 h从而更好地保证猪胴体的冷却效果。实验发现：猪胴体开始冷却时，内部温度先有2～4 ℃的升温，然后才会降温，因此需对热负荷计算进行修正；根据两段冷却过程中猪胴体的冷却降温特点，提出了对应的冷量要求，为配备冷却装置提供了依据。     

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.     

不同剪跨比的无腹筋UHPC梁抗剪承载力有限元分析

为探讨剪跨比对无腹筋UHPC梁抗剪承载力的影响，文中采用ABAQUS有限元软件，以剪跨比为主要参数，对3种不同剪跨比的无腹筋UHPC简支梁的抗剪承载力进行数值分析，与试验结果相比较，吻合较好。在此基础上，考虑不同的剪跨比进行参数分析，结果表明：随着剪跨比的增大，无腹筋UHPC梁的抗剪承载力降低，且降低速率逐渐减小；剪跨比越大，纵筋配筋率对抗剪承载力的提高幅度越小。文中采用的有限元分析方法为无腹筋UHPC梁的抗剪承载力设计和计算提供参考。