水泥企业智能化建设和两化深度融合发展的路径和相关案例介绍

在国家推进“双碳控制”和制造业智能化的大环境下，水泥企业在实施节能技术改造和利用替代能源等措施的同时，积极开展智能化建设和两化深度融合，成为近年水泥行业技术进步的热点之一。本文在回顾参与和指导有关水泥企业申报智能化建设典型案例以及两化融合管理体系分级建设和认证工作体会的基础上，重点介绍水泥企业智能化建设和两化深度融合发展的路径、案例要点以及需探讨的注意事项。     

基于神经网络和决策树算法的裂变产物核(n,2n)反应截面研究

为了大规模预言缺少实验测量的裂变产物核反应截面数据，在整理现有(n, 2n)反应截面5 294个实验数据的基础上，分析相关的物理特征建立实验数据集，分别构建和训练反向传播神经网络和极致梯度提升树模型学习数据。神经网络的隐藏层包含两个子网络，分别由2层各128个神经元构成。极致梯度提升树模型集成了16棵决策树。结果表明，虽然(n, 2n)反应截面实验测量数据大多集中分布在中子入射能量14 MeV附近，且相互之间存在分歧，本工作机器学习模型均可较好描述反应截面的实验测量数据，具有较好的预言能力，对于缺少实验数据的情况同样与评价数据库基本符合。人工神经网络模型在测试集中预测结果与实验数据平均相对偏差小于10%的数据占比超过85%。机器学习方法能为核数据评价研究提供参考。     

山东莱州草编手工艺产业发展调查

经济全球化与城镇化建设进程的加快，使莱州草编手工艺产业面临挑战和机遇。文章对莱州草编手艺产业的历史渊源、产品变迁、生产工艺、产业政策等进行分析与研究，使兴于清末的莱州草编手工艺生产，持续为我国经济发展做出重要贡献。     

神经网络方法分析U同位素链裂变核反应截面

本文利用前馈神经网络方法分析U同位素链实验测量裂变核反应截面数据。采用包含4个输入量、1个输出量和3层隐藏层的前馈神经网络，对U同位素链实验测量裂变截面数据进行训练，并利用贝叶斯算法对网络中的超参数进行优化，最终得到整个铀同位素链随入射中子能量变化的裂变截面数据。神经网络方法产生的裂变截面数据能很好地再现裂变截面的阶梯结构，与实验和评价数据的结果十分接近。     

基于传统工艺与新技术的《钣金成形原理与工艺》课程改革与实践

《钣金成形原理与工艺》作为飞行器制造工程专业学生的核心课程，涉及知识点多、涵盖领域广、知识体系更新速度快。以薄壁铝合金半球形件为实例，基于传统拉深成形方法及出现的质量问题，结合覆板成形、反向粘性介质压力成形等最新技术和研究成果，利用工艺参数调整、加载路径优化及工艺方法选取等提高钣金件成形性能，通过不同解决方案及结果对比，加深了学生对新技术、新工艺的认识，同时也为航空钣金零件的高质量成形提供新思路。     

基于模态复用的物联网高速数据回传研究

为了解决物联网(Internet of Things, IoT)终端数据高速回传问题，提出了基于栅格化方形面阵的轨道角动量(Orbital Angular Momentum, OAM)高速回传方法。论证了栅格化正方形面阵可以分解为多圈4阵元均匀圆环阵(Uniform Circular Array, UCA),并给出了馈电方法与具体实施步骤。基于此，进一步推导了采用栅格化方形面阵进行基于多圈UCA的OAM多模复用通信模型，并系统地分析了复用和分集增益。仿真结果表明，所提方法相对于传统方法有极大的信道容量和误码率(Bit Error Rate, BER)性能提升。所提方法只需收发方形面阵中心对准即可，无需信道估计，极大地降低了复杂度；此外，超高的分集增益可以极大地降低发射功率。因此，所提方法尤其适用于IoT终端节点这类低功耗、低复杂度的发射机，为IoT数据高速回传提供了高效的解决方案。     

自主研发的严格单模光纤振荡器实现千瓦量级输出

<正>严格单模光纤振荡器是指光纤振荡器的输出光束只含有基模，而不含其他任何高阶模式。不同于含有少量高阶模式的单模光纤振荡器，严格单模光纤振荡器具有更好的光束质量和光束稳定性，可作为种子光源，有利于后续功率放大过程的模式控制，在光束合成、遥距加工等领域中也有着广泛的应用。不过，尽管现阶段数千瓦量级光纤激光器的光束质量因子(M²)可达到1.1以下，但已有研究表明：该光束质量的输出光场仍可能存在高阶模式，无法确保严格单模输出。