石墨烯/聚苯胺复合材料的电磁屏蔽性能

采用直流电弧放电法制备高结晶性石墨烯, 利用乙醇助溶分散法得到石墨烯/聚苯胺电磁屏蔽复合材料, 研究不同掺杂比例的石墨烯/聚苯胺复合材料的电磁屏蔽性能。拉曼光谱分析表明: 由于石墨烯与聚苯胺之间的相互作用, 复合材料中聚苯胺特征峰比纯聚苯胺特征峰稍弱或向低频方向移动。复合物的电导率随石墨烯掺杂量的增加而增大, 当掺杂质量分数为25%时, 其电导率达到19.4 S/cm, 接近纯石墨烯电导率(20.1 S/cm)。频率为2~18 GHz时, 复合材料的电磁屏蔽效能随着石墨烯掺杂量和频率的增大而增强; 当石墨烯掺杂质量分数为25%时, 总屏蔽效能在2~18 GHz范围内由19.8 dB增至34.2 dB, 增加了约42%, 其中吸收部分占总屏蔽效能的比例为66%~81%, 这表明石墨烯/聚苯胺复合材料的电磁屏蔽性质是以电磁波吸收为主; 同时也说明了拥有特殊结构与特性的石墨烯是一种较好的聚苯胺填料, 在微波屏蔽与微波吸收领域将会有广阔的应用前景。     

燃气热电联产系统的节能分析

热电联产是一种热能．电能同时生产的能源利用形式。它将高品位的热能用于发电,低品位的热能用于集中供热,既提高能源的利用效率,又减少了环境污染。燃气热电联产（CHP）系统则是利用燃气锅炉和供热汽轮机的热电联产供应系统。从能量的有效利用方面对CHP系统的各个环节进行了分析计算,并结合实例,将它与燃气热电分产系统进行比较。结果表明,CHP系统的可用能效率高,节能．经济,同时还可以减少环境污染。     

铬污染土壤还原固化稳定化药剂的筛选

固化/稳定化技术是铬污染土壤处置的有效手段,不同性质的药剂对铬的还原、吸附、固化效果不同,优选出低价、高效的药剂对治理铬污染土壤具有重大的意义.采用常见的7种还原剂、10种吸附剂和6种固化剂分别对铬污染土壤进行修复,筛选出较好的还原剂、吸附剂和固化剂,并研究不同添加量对药剂修复效果的影响.研究结果表明:多硫化钙、硫化钠...     

基于吸附沥青膜厚度的沥青与矿粉交互作用能力评价研究

沥青与矿粉的交互作用能力决定着沥青胶浆的路用性能，为了评价沥青与矿粉的交互作用能力并分析其作用机理，本研究采用吸附沥青膜厚度作为沥青与矿粉的交互作用评价指标，提出了基于Hashin模型、Mori-Tanaka模型和广义自洽模型的吸附沥青膜厚度计算方法，对三种计算方法进行了比较，并分析了矿粉酸碱性、试验温度和频率对沥青与矿粉交互作用能力的影响。结果表明：采用Hashin模型计算的吸附沥青膜厚度能够较好地评价沥青与矿粉的交互作用能力；矿粉中酸性SiO₂含量越高，沥青与矿粉的交互作用能力越弱；当温度在软化点前后时，试验频率对沥青与矿粉交互作用能力的影响恰好相反；石灰岩矿粉与沥青的交互作用能力随着温度的增加而增大，粉煤灰颗粒表面致密的CaO-SiO₂-Al₂O₃系统使得温度对其与沥青的交互作用能力的影响不大，煤矸石矿粉中含有的大量SiO₂对其与沥青的交互作用能力产生抑制作用。     

基于深度学习的HARQ辅助空天地融合网络时延受限容量预测

空天地融合网络（Satellite-Aerial-Terrestrial Integrated Network，SATIN）可以满足未来网络对全时全域全空通信和网络互联互通的需求。为了降低用户端传输时延并满足高频谱利用效率的要求，研究了基于深度学习的混合自动重复请求（Hybrid Automatic Repeat reQuest，HARQ）辅助的SATIN的时延受限容量（Delay-Limited Throughput，DLT）。为了提升性能预测效率和实时性，提出了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的性能预测方法，采用了一种去除池化层的改进CNN模型。预测结果表明，所提出的CNN预测结果较优，较Elman、BP等传统机器学习方法有更好的预测性能，其误差在10浮动，且预测时间较其他方法大幅度减少。     

基于换流–短路双回路解耦的SiC MOSFET功率器件抗短路封装构型设计EI北大核心CSCD

由于栅极氧化层可靠性差、短路电流密度大以及短路结温上升速率高,SiC MOSFET功率器件的短路耐受能力较弱,制约着其在电能变换领域的广泛应用。在此背景下,为了提升SiC MOSFET功率器件的短路耐受能力,文中基于换流–短路双回路解耦的思想,设计出具有抗短路能力的SiC MOSFET功率器件封装构型。该构型将半桥中的两个换流回路在功率器件内部解耦,两换流回路的中点各自连接一个交流功率端子(AC+、AC-)。与现有半桥封装构型相比,抗短路构型功率器件的换流电流路径和换流电感Lσ不变,而当发生桥臂直通短路故障时,短路电流因需要额外流经AC+和AC-交流功率端子而延长了短路路径,同时DC功率端子与AC功率端子之间的互感进一步增大了短路回路电感Lsc。基于34mm封装构型设计制造具有抗短路极限工况能力的650V/162A SiC MOSFET功率器件,其短路故障回路电感达到了115nH,是正常换流回路电感的3.6倍;并且,通过短路实验验证所设计的构型相比于现有设计,短路电流峰值降低了20.07%,发热功率降低了21.41%,短路过程中的总发热量降低了30.04%,验证了所设计封装构型具有一定的抗短路性能。     

高压非穿通P-i-N二极管等离子体抽取渡越振荡集总电路模型及封装抑制方法研究EI北大核心CSCD

高压非穿通P-i-N二极管反向恢复阶段产生等离子抽取渡越时间(plasma extraction transit time,PETT)振荡,对功率模块的驱动电路和设备EMC性能造成严重干扰。文中根据二极管PETT振荡阶段载流子运行特征将器件内部分为等离子区、漂移区和无源区3个区域并将各区域等效成电阻、电感和电容等集总电路参数,利用二极管等效电路与外围电路参数构建了PETT振荡集总电路模型。该模型可计算得到振荡阶段回路各阻抗的动态变化,复现PETT振荡失稳–自稳振荡现象。该集总电路模型表明PETT振荡出现根本原因是回路出现负阻,而负阻出现的原因是空穴渡越角位于π~2π之间,基于该模型解析得到回路寄生电感的优化范围,通过优化封装布局的方式可将空穴渡越角移出负阻出现的区间。最后,在模块内部通过优化绑定线布局将回路寄生电感调整至优化范围内,从而避免回路负阻以抑制PETT振荡的出现,实验证明了该封装抑制方法的有效性。     

基于振动和电流信号深度融合的电动机转速估计及轴承故障诊断

针对从单一振动信号或电流信号中估计转速精度不高的问题，提出了一种基于振动和电流信号深度融合的方法，并应用在变转速工况下电机轴承的故障诊断中。首先利用自适应调频模态分解法(ACMD)提取振动和电流信号的瞬时频率(IF)曲线；然后采用卷积-长短时记忆网络(CNN-LSTM)将2条曲线融合得到电动机转子的IF曲线和转速曲线；最后根据电动机转子的IF曲线计算累计转角曲线，采用阶次跟踪(OT)方法对振动信号进行重采样进而识别电动机故障。在变转速工况下针对开关磁阻电机轴承外圈和内圈故障的试验验证了该方法的有效性，转速估计的均方根误差低至15.5 r/min。     

一种三相短路保护装置的设计

<正>为解决线路短路出现电弧和火花四溅造成电气火灾的问题，保护人身和财产安全，分析了一种三相短路保护方案的原理，逐步分析了固态开关元件的选取、MOS管的原理、单相短路保护的原理、三相短路保护的方案设计及MOS管的保护方式，通过以上的分析设计出针对三相电路短路的保护方案，避免出现电气火灾。     

面向鲁棒学习的对抗训练技术综述

深度学习在众多领域取得了巨大成功。然而，其强大的数据拟合能力隐藏着不可解释的“捷径学习”现象，从而引发深度模型脆弱、易受攻击的安全隐患。众多研究表明，攻击者向正常数据中添加人类无法察觉的微小扰动，便可能造成模型产生灾难性的错误输出，这严重限制了深度学习在安全敏感领域的应用。对此，研究者提出了各种对抗性防御方法。其中，对抗训练是典型的启发式防御方法。它将对抗攻击与对抗防御注入一个框架，一方面通过攻击已有模型学习生成对抗样本，另一方面利用对抗样本进一步开展模型训练，从而提升模型的鲁棒性。为此，本文围绕对抗训练，首先，阐述了对抗训练的基本框架；其次，对对抗训练框架下的对抗样本生成、对抗模型防御性训练等方法与关键技术进行分类梳理；然后，对评估对抗训练鲁棒性的数据集及攻击方式进行总结；最后，通过对当前对抗训练所面临挑战的分析，本文给出了其未来的几个发展方向。