国产改进型316L不锈钢的微结构研究

采用正电子湮没寿命方法研究了国产改进型316L不锈钢的微结构及其温度变化，该不锈钢含有单空位，双空位，位错和小空位团等缺陷，经400、600、800℃退火后，单空位，双空位和位错缺陷分别消失，小空位团是由四空位和五空位构成的空位团。低于200℃退火时，缺陷复合五空位团成分随退火温度升高而增大；高于400℃时，空位团分裂，五空位团成分减少；800℃退火仍存在较低浓度的四空位团。     

铸造蜡的流变性能及其测试方法

铸造蜡的材料性能检测正逐渐完善,在形成铸件前,检测其流变性尤为重要,经数据分析可设定压模或脱模的温度压力,生成不同精密度的铸件,满足市场需求。针对测定蜡的流变性本文介绍一种新仪器—流变仪,与传统方法进行比较。本文综述了影响铸造蜡流变性能的因素,总结流变性的测试方法,了解铸造蜡的流动特性及界面传热效率,为工程材料发展提供更多参数。     

响应面法优化甘蔗糖蜜酸催化水解制备乙酰丙酸

在甘蔗糖蜜酸催化水解制备乙酰丙酸的过程中,以乙酰丙酸（levulinic acid, LA）产率为考察对象,在单因素实验基础上,考察了反应时间、糖蜜浓度、催化剂浓度比、反应温度的作用。采用Box-Benhnken中心组合试验原理和响应面分析法（RSM）对乙酰丙酸制备条件进行优化。结果表明,建立的二次多项式模型回归性显著而失拟项不显著,模型拟合性良好。各因素对LA产率有显著性影响,依次为：催化剂浓度比>反应温度>反应时间>糖蜜浓度。实验最终确定乙酰丙酸最佳制备条件为：反应时间5 h、糖蜜浓度40 wt%、催化剂浓度比23.40:1、反应温度151℃。该条件下进行三次重复试验,乙酰丙酸的实际平均产率为30.11 wt%,与预测值30.96 wt%相对偏差0.85 wt%,模拟可靠。     

基于NOMA的无线携能D2D通信鲁棒能效优化算法

针对频谱短缺、基站负荷过高、通信系统功耗较大等问题,考虑不完美的信道状态信息,该文提出一种基于非正交多址接入的无线携能(SWIPT)D2D网络鲁棒能效(EE)最大化资源分配算法(SREA)。考虑用户的服务质量约束以及最大发射功率约束,基于随机信道不确定性建立鲁棒能效最大化资源分配模型。利用Dinkelbach和变量替换方法,将原NP-hard问题转换为确定性的凸优化问题,通过拉格朗日对偶理论求得解析解。仿真结果表明,所提算法在保证蜂窝用户通信质量的同时,能够有效提高D2D用户的能效性和鲁棒性能。     

基于干扰效率多蜂窝异构无线网络最优基站选择及功率分配算法

针对多蜂窝多用户异构无线网络干扰管理和效率提升问题,该文研究了基于干扰效率最大的下行链路基站(BS)-用户匹配和功率分配问题。首先,考虑宏用户和微蜂窝用户的服务质量,将问题建模为多变量混合整数非线性规划问题。其次将原问题分解为基站选择和功率分配两个子问题。针对基站选择问题,利用凸优化问题获得最优基站选择策略;针对功率分配问题,利用二次变换法和Dinkelbach辅助变量法,将功率分配问题转换为凸优化问题求解。仿真结果表明,与现有算法对比,该算法具有较好的干扰效率和干扰控制性能。     

基于智能反射面辅助的无线供电通信网络鲁棒能效最大化算法

为了解决能量收集效率易受到障碍物阻挡和信道不确定性影响的问题,该文提出一种基于智能反射面(IRS)辅助的无线供电通信网络鲁棒能效(EE)最大化算法。首先,考虑最小收集能量、IRS相移、最小吞吐量等约束,基于有界信道不确定性,建立一个联合优化能量波束、相移、传输时间的多变量耦合非线性资源分配模型。然后,利用最坏准则、变量替换和S-Procedure等方法,将原非凸问题转换为确定性凸优化问题,同时,提出一种基于迭代的鲁棒能效最大化算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法比较,该文算法具有较好的能效和鲁棒性。     

基于硬件损伤的智能反射面辅助安全通信系统能效优化算法

为了克服阴影衰落和障碍物阻挡的影响,智能反射面(IRS)已经成为一种提高无线通信系统能量效率(EE)和降低硬件成本的有效技术。然而,传统无线资源分配(RA)算法忽略了系统收发机硬件损伤(HIs)的影响,由于放大器非线性、相位噪声的影响使得接收信号失真,从而使得这类算法的系统性能下降。为解决该问题,通过考虑收发机的硬件损伤和网络窃听者的影响,该文研究基于硬件损伤的IRS辅助安全通信系统能效优化问题。首先,基于基站的最大发射功率约束和用户的最小安全速率约束,建立一个含硬件损伤的能效最大资源优化问题。其次,采用辅助变量替换、半正定松弛以及Dinkelbach等方法,将原非凸问题转化为凸问题进行求解。最后,数值仿真结果表明,该算法与传统资源分配算法相比,合法用户的平均中断概率降低了43.5%,该算法中系统的安全能效提高了8.3%,因此,该算法具有较好的抗硬件损伤性和安全性。     

基于ARM+DLP+SRIO的嵌入式智能计算系统研究

以x86+GPU为代表的当前主流AI计算平台,受限于功耗、体积、带宽、环境适应性等因素,无法适用于物端及边缘智能计算场景.提出并研究了一种基于ARM+DLP+SRIO的嵌入式智能计算系统,从AI算力、能效比、IO带宽三个方面分析了所提嵌入式智能计算系统的设计思路和技术优势,并实验验证了该系统的功能及性能指标.实验结果表明:基于ARM+DLP+SRIO的嵌入式智能计算系统AI峰值算力达到114.9TOPS,能效比达到1.03TFLOPS/W,IO带宽达到20Gbps.在智能计算系统领域,其能效比优于国内其它已知同类板卡或系统,嵌入式环境适应能力优于传统台式机和服务器,可作为物端及边缘环境下AI计算任务的通用硬件加速平台.     

残差扰动网络辅助的BP译码算法

极化码的置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法性能相比于其他极化码译码算法并不具有优势。为了改善这一现象,提出了一种基于残差网络和扰动译码算法相结合的BP译码算法。该算法通过在传统BP译码算法的基础上添加残差神经网络对接收信号进行处理,使其更大概率地落在可正确译码区域内,从而达到改善传统BP译码算法的译码性能的目的。仿真结果表明,在误比特率为10－4时,所提算法相比于传统的BP译码算法约有0.7 dB的性能增益,相比于BP-RNND(50)（BP- Residual Neural Network Decoder）译码算法约有0.6 dB的性能增益;同时,在低信噪比时所提算法的平均迭代次数相比于传统BP译码算法约有60%的降低。     

移动焦平面正反面曝光制备SU-8微结构及PDMS浓度梯度产生器

针对芯片实验室对浓度梯度产生器（CGG）的需求,为制作侧壁垂直的CGG,提出了一种移动焦平面正反面曝光制备SU-8光刻胶微结构的方法。该方法根据焦深将SU-8厚度分成多层,每曝光一次焦面向下移动一层,当曝光层数达到总层数一半时将样品翻转,同样采用移动焦面重复曝光的方式使SU-8内部形成光化学反应通道,得到充分曝光。最终利用SU-8微结构制作出聚二甲基硅氧烷(PDMS) CGG。测试结果表明：SU-8微结构实际轮廓侧壁垂直,没有出现“T”形结构,沟道高度为49.4μm; PDMS CGG侧壁垂直,沟道深度为49.3μm,满足CGG侧壁垂直要求。