一种白光测速仪在热锯区域中的应用

阐述白光测速仪的工作原理及优缺点,介绍其在莱钢大H型钢生产线热锯区域的应用.     

塑钢纤维掺量对钢筋与轻骨料混凝土粘结作用的影响

通过对钢筋与轻骨料混凝土进行拔出试验,探究塑钢纤维掺量对钢筋与轻骨料混凝土粘结作用的影响.以τ-s曲线描述试件粘结滑移的过程,用相对粘结强度衡量塑钢纤维掺量的影响作用,引入粘结韧性来分析塑钢纤维在试件粘结滑移过程中约束与耗能作用.结果表明:试件的破坏形态随纤维掺量的增加由劈裂破坏变为拔出破坏;钢筋的平均极限粘结强度τu、峰值滑移量su随纤维掺量的增加而增大;根据试验数据拟合出了相对粘结强度与塑钢纤维掺量的经验公式,可为工程设计提供参考;粘结韧性随纤维掺量的增加而提高,约束与耗能作用明显增强,但本试验塑钢纤维掺量超过6 kg/m3后,韧性虽继续增长,但韧性增幅却呈下降趋势.     

筛分作业离散元模拟程序的开发及应用

基于颗粒离散元法的基本原理,采用VC＋＋．NET开发了筛分作业的二维离散元仿真程序SieveDEM．模拟系统由给料漏斗、筛分机和产品隔板等部件组成,在程序中分别定义了相应的CParticle类、CHopper类和CScreen类用来描述入筛物料、给料漏斗和筛分机．采用滑动-阻尼-摩擦接触模型作为单元间的作用模型,采用“窗口法”解决了接触点的识别判定问题,实现了包括给料在内的筛分作业全过程的动态模拟．可以通过对话框设置入筛物料的物性参数、筛分机的结构参数及工作参数,具备计算进度显示、计算结果保存及连续计算的功能,提供计算结果的动画演示及回放、放映速度控制和统计分析结果图象显示、图象放大及截取等功能,采用实验室筛分试验、半工业筛分试验和工业性筛分试验对该程序的模拟结果进行了全面的验证．本模拟程序的开发不仅为深入认识筛分过程提供了有力的工具,同时还展示了DEM应用于矿物加工领域的广阔前景．     

基于采样尺度自适应的多尺度量子谐振子优化算法并行化

多尺度量子谐振子优化算法MQHOA是基于量子波函数理论提出的元启发式算法,传统MQHOA寻优过程中不同个体的采样尺度不具有差异性,这种机制限制了解的多样性。针对适应度不同的采样个体,提出采样尺度自适应策略,将采样情况差的个体采样尺度合理扩大,增加迭代过程中不同采样个体所使用采样尺度的多样性,并基于采样尺度的差异性提出并行化框架。选取7组测试函数将改进后的算法（MQHOA-PS）与MQHOA在华为鲲鹏920和AMD EPYC 7452处理器上进行测试实验,实验结果表明,改进后的算法寻优具有较高的精度和成功率,并且所需时间更短。     

超标量处理器乱序提交机制的研究与设计

针对超标量处理器中长周期执行指令延迟退休及持续译码导致的重排序缓存（ROB）阻塞问题,提出一种指令乱序提交机制。通过设计容量可配置的多缓存指令提交结构,实现存储器操作指令和ALU类型指令的分类退休,根据超标量处理器架构及性能需求对目标缓存和存储缓存容量进行参数化配置降低流水线阻塞风险,同时利用指令目的寄存器编码提交模式加快指令提交速率。实验结果表明,该机制提高了单次指令提交数量,基于该机制的超标量处理器相比传统基于ROB顺序提交机制的超标量处理器在减少硬件开销的情况下平均IPC指数提升46%,相比基于值预测、乱序退休和组提交的超标量处理器平均IPC指数增益为19%,综合性能更优。     

基于重用信息的非易失性缓存动态旁路策略

非易失性存储器具有能耗低、可扩展性强和存储密度大等优势,可替代传统静态随机存取存储器作为片上缓存,但其写操作的能耗及延迟较高,在大规模应用前需优化写性能。提出一种基于缓存块重用信息的动态旁路策略,用于优化非易失性存储器的缓存性能。分析测试程序访问最后一级缓存（LLC）时的重用特征,根据缓存块的重用信息动态预测相应的写操作是否绕过非易失性缓存,利用预测表进行旁路操作完成LLC缺失时的填充,同时采用动态路径选择进行上级缓存写回操作,通过监控模块为旁路的缓存块选择合适的上级缓存,并将重用计数较高的缓存块填充其中以减少LLC写操作次数。实验结果表明,与未采用旁路策略的缓存设计相比,该策略使4核处理器中所有SPLASH-2程序的运行时间平均减少6.6%,缓存能耗平均降低22.5%,有效提高了整体缓存性能。     

基于多目标优化的Holonic-C2组织协作式资源动态调度方法

针对Holonic-C2组织协作式资源的动态调度问题,对战场上的突发事件进行分析,面向任务属性变化、可用平台减少和任务数量变化3类基本突发事件,提出Holonic-C2组织双层结构下针对突发事件的协作机制,在战术决策Holon模块构建两种多目标优化模型,在战役决策Holon模块提出战术Holon协作选择方法.仿真实验表明,所提出的Holonic-C2组织协作式资源动态调度过程能够有效处理单个战术Holon无法处理突发事件的情况,可实现多个战术Holon的协作,验证了所提方法的可行性.     

基于BERT的心血管医疗指南实体关系抽取方法

实体关系抽取是医疗领域知识问答、知识图谱构建及信息抽取的重要基础环节之一。针对在心血管专病知识图谱构建的过程中尚无公开数据集可用的情况,收集了心血管疾病领域的医疗指南并进行相应的实体和关系类别的专业标注,构建了心血管专病知识图谱实体关系抽取的专业数据集。基于该数据集,首先提出双向变形编码器卷积神经网络（BERT-CNN）模型以实现中文语料中的关系抽取,然后根据中文语义中主要以词而不是字为基本单位的特性,提出了改进的基于全词掩模的双向变形编码器卷积神经网络（BERT（wwm）-CNN）模型用于提升在中文语料中关系抽取的性能。实验结果表明,改进的BERT（wwm）-CNN在所构建的关系抽取数据集上准确率达到0.85,召回率达到0.80,F₁值达到0.83,优于对比的基于双向变形编码器长短期记忆网络（BERT-LSTM）模型和BERT-CNN模型,验证了改进网络模型的优势。     

基于RISC-V浮点指令集FPU的研究与设计

针对目前浮点运算软件实现速度慢,不能满足嵌入式处理器实时性要求以及运算种类有限等问题,提出了一种基于RISC-V指令集的浮点处理器,能够执行加法、减法、乘法、除法、平方根、乘累加以及比较运算,完全符合IEEE 754-2008标准。在VCS仿真环境下对浮点处理器进行了功能验证,各模块均能满足正确性要求。将浮点处理器与一款开源处理器核蜂鸟E203集成,使用SMIC 0.18工艺库完成了逻辑综合,并在FPGA上对设计进行了测试。结果表明,该浮点处理器的逻辑门数仅为24 200,吞吐量为150 MFLOPS,与已公开文献的设计方案相比,硬件面积分别减少7%、1.5%。综合运行频率可达100 MHz。     

基于手机传感器轨迹的路面地物检测方法

针对传统路面地物信息采集方法存在的数据采集周期长、成本高等问题,提出了一种基于手机传感器轨迹的城市路面地物检测方法.利用手机记录车辆行驶过程中各传感器数据的变化,分析经过姿态校正后的加速度数据,研究加速度变化与路况之间的联系,构建BP神经网络模型,并使用已采集数据对模型进行训练,以识别路面地物.实验结果表明,基于手机传感器轨迹的路面地物检测方法具有快速准确地检测路面地物信息的能力,且地物检测准确率大于85％,能够较为准确地检测路面地物,文中基于手机姿态传感器对手机加速度传感器姿态进行了实时矫正,利用手机垂直于路面的加速度变化检测路面地物,因此所提方法具有手机加速度传感器姿态无关性,此外,所提方法对硬件设备要求低、数据采集效率高,降低了路面地物信息采集的成本,具有广泛的应用前景.