“碳化硅功率半导体技术”专题前言

半导体功率器件(即电力电子器件)是电力电子技术的三大核心基础之一,被比作电力电子装置的“CPU”。现有功率器件多采用Si基或SOI基,但是受限于自身材料特性的影响,在节能与转换效率方面越来越显示出他们的局限性。为解决上述问题,半导体功率器件除了继续对传统器件进行新理论和新结构的创新研究外,也正在遵循“一代材料、一代器件、一代装置、一代应用”的发展趋势,从传统的Si基和SOI基向宽禁带半导体SiC和GaN基进行扩展和延伸。     

不同厚度无溶剂环氧防腐涂层的阻抗特征和水传输研究

应用电化学阻抗谱技术研究了3.5%Na Cl溶液中30μm和60μm新型MYF无溶剂环氧涂层在Q235钢材表面的阻抗模型演变。两种厚度涂层的电化学过程均可分为5个阶段,但又不相同。30μm和60μm涂层电容的对数和时间的平方根在浸泡初期呈线性关系,为典型的菲克扩散特征。之后60μm涂层电容增长速度减慢,出现一段非菲克扩散过程,表现出两段吸收特征。30μm涂层在菲克扩散阶段后即达到吸水饱和状态。通过对菲克扩散方程的计算,得到了包含时间变量和位置变量的水在涂层中的动力学方程。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

变形工艺对Q235钢热变形本构方程的影响

以Q235钢为对象,利用Gleeble-3500热模拟试验机研究其在不同变形工艺下的热变形本构方程。结果表明,Q235钢在不同变形工艺下的热变形本构方程受温度波动影响较大,较传统的方法测得的热变形本构方程,前者的计算结果更接近于实测值。