径向复合钨合金杆的气体渗碳及力学性能

利用气体渗碳法对一种径向复合钨合金杆进行表面热处理,在其表面获得一定厚度的渗碳层,采用扫描电镜、X射线衍射仪、纳米压痕仪以及室温静态压缩实验,研究渗碳温度和渗碳时间对合金显微组织和力学性能的影响。结果表明:在1150~1250℃范围内,随渗碳温度升高和渗碳时间延长,渗碳层厚度明显增加,WC相充分形成;当渗碳温度为1200℃,渗碳时间为3~5 h时,合金的渗碳层厚度可达70.5~94.1μm,维氏硬度达到599.6~1128.6。渗碳后的径向复合钨合金杆在室温压缩过程中保持良好的压缩韧性,当渗碳层较厚时,外层材料W70Cu发生明显的剪切失效。

从人工智能大模型发展,看新质生产力涌现的动力机制

文章探讨人工智能大模型技术的最新发展趋势及其对新质生产力涌现的动力机制的影响。自2022年12月OpenAI发布ChatGPT以来,人工智能大模型技术迅速成为全球科技研究的热点。文章分析大模型技术的新趋势,包括通用大模型的竞争格局、多模态大模型的技术突破、开源与闭源模型之间的差距缩小、AI Agent作为未来智能社会的基本形态、行业大模型的快速发展以及机器人技术的进步。同时,从人工智能创新内涵的角度,讨论新一轮科技革命的到来,包括范式转变、底层逻辑的转变、大模型的不确定性和可塑性对软件开发模式的影响,以及科学研究范式的演进。最后,指出大模型的发展带来的新挑战,如视频深度伪造风险、版权问题、AI生成内容安全监管等,并对未来的发展趋势进行展望。

S7-SCL语言在PLC编程中的应用研究

通过分析SCL语言的特点、语法和编程方法,采用理论对比的方法,将S7-SCL语言与传统PLC编程语言进行对比并以机器人九宫格轨迹搬运场景的PLC程序为例,遵循软件工程之软件生存周期的开发方法,论述了S7-SCL语言在软件开发过程中的应用。结果表明,S7-SCL语言在编程效率、代码可读性和可维护性方面均有显著提升。同时,S7-SCL语言的结构化编程特性有助于提高程序的稳定性和可靠性。综上所述,S7-SCL语言在PLC编程中具有较大的应用价值和潜力。

心房颤动治疗的未来发展方向——混合消融

心房颤动是临床常见的心律失常,已有研究证明其与严重不良心脑血管事件(心力衰竭、脑卒中和心肌梗死)有关,目前全球心房颤动的患病人数超过了3300万,预计未来40年内其患病率将增加1倍以上。多年来,医学相关人员在探究心房颤动的病理生理机制及开创改进其治疗方法等方面付出了大量努力。目前心房颤动的治疗管理仍是临床医学上的一个难题,尽管心房颤动治疗的手术消融和导管消融技术已逐渐趋于成熟,但对于心房颤动最佳的治疗方式、消融能量的选择尚无统一定论。导管消融通常需要多次手术且成功率低,而手术消融术后不良事件发生率较高。近年来,鉴于心脏外科医生和电生理学家之间的密切合作,结合导管及微创手术消融诞生了一种治疗心房颤动的新型策略——混合消融模式。混合消融克服了导管消融和微创手术消融的缺点,减少了不良结局,在治疗持续性心房颤动,尤其是长期持续性心房颤动上取得了可观的成效。本文主要通过回顾心房颤动消融的研究进展,对比分析目前混合消融模式治疗心房颤动的现有研究成果,归纳总结这种新型心房颤动治疗策略的优势与挑战,以期为临床心房颤动的治疗提供更多选择。

一种考虑隐私保护的深度强化学习任务分配模型

移动群智感知(mobile crowdsensing,MCS)是利用大规模移动智能设备进行数据收集、数据挖掘和智能决策的新范式,高效的任务分配方法是MCS获得高性能的关键.传统的贪婪算法或蚂蚁算法假设工人和任务固定,不适用于工人和任务的位置、数量和时间动态变化的场景.而且,现有任务分配方法通常由中央服务器收集工人和任务的信息进行决策,容易导致工人隐私泄露.因此,提出具有隐私保护的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)模型来获得优化的任务分配策略.首先,将任务分配建模为多目标优化的动态规划问题,旨在最大化工人和平台的双向收益,实现纳什均衡.其次,提出基于DRL的近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)模型进行训练,学习模型参数.最后,通过本地差分隐私方式,对工人位置等敏感信息加入随机噪声实现隐私保护,并由中央服务器训练整个模型,获得最优分配策略.对收敛时间、最大收益和任务覆盖率等指标进行实验评估,在模拟数据集上的实验结果表明,与传统方法和其他基于DRL的方法对比,该方法在不同的评估指标上均有明显提升,并且能够保护工人的隐私.

一种基于最大似然的SOQPSK联合估计优化算法

为解决整形偏移正交相移键控(shaped-offset quadrature phase-shift keying,SOQPSK)信号符号定时同步算法在高精度条件下实现复杂度较高的问题,提出了一种基于最大似然的优化SOQPSK符号定时与相位同步联合估计算法。首先给出了SOQPSK-MIL信号模型和该信号的相位变化规律,以及基于最大似然算法的SOQPSK信号的符号定时与相位同步联合估计算法的原理与估计结果,详细分析了该算法中不同h函数的能量差异以及其所带来的在不同简化程度下该算法的性能差距,并论证了在只采用Z_(1)^(+)和Z_(-1)^(+)参数进行估计时算法的有效性,同时针对该算法实现过程中卷积运算量大的问题,提出了一种h函数的优化处理方式,在保证h函数能量不变的前提下,对h函数进行量化,使其变为一个简单的只有0、A和-A三种幅度的三值函数,从而有效减小卷积过程的计算量,使卷积部分的计算复杂度由O(N^(2)L_(0))下降为O(NL_(0))。仿真结果表明:该算法具有估计精度高、计算复杂度低的特点,在大幅降低了算法实现复杂度的同时,维持了先前的高估计精度,改进后算法的定时误差和相位误差的估计结果的最小均方误差几乎与改进前没有差别。

高压清洗工位区域划分功能的实现

北京奔驰发动机工厂缸体线高压清洗工位由4台机器人组成平行2个清洗子工位,由于清洗舱内高温高压环境导致工位故障频发。子工位故障后设备需要完全停机进行维修,无法满足快节奏的生产需要。针对此情况,对工位区域功能进行重新优化,从设备安全控制角度出发研究实现单边生产单边维修功能。

基于云、网、边融合的边缘计算新方案:算力网络

边缘计算已经成为5G时代重要的创新型业务模式,尤其是其低时延特性,被认为是传统方案所不具备的,因此边缘计算能够提供更多的服务能力且具有更为广泛的应用场景。但边缘计算与处于中心位置的云计算之间的算力协同成为新的技术难题,即需要在边缘计算、云计算以及网络之间实现云网协同、云边协同,甚至边边协同,才能实现资源利用的最优化。在研究边缘计算算力分配和调度需求的基础上,提出了基于云、网、边深度融合的算力网络方案,并针对AI类应用给出了一个典型实施系统,该方案能够有效应对未来业务对计算、存储、网络甚至算法资源的多级部署以及在各级节点之间的灵活调度。

黄精多糖的提取及其对CCl_4致大鼠肝损伤的保护作用

对黄精多糖(PSP)的最佳提取工艺及其对CCl_4诱导的大鼠肝损伤的保护作用进行初步研究。首先,对影响PSP提取率的3个主要因素(液料比、时间和温度)进行单因素试验;然后,以PSP提取率为响应值,利用响应面分析法对其提取工艺进行优化;最后,将提取的PSP用于CCl_4诱导的大鼠肝损伤保护实验。动物试验共分5组:对照组,模型组,PSP低、中、高剂量用药组(75、150、300 mg·kg^(-1)),3个用药组大鼠灌胃不同剂量的PSP,对照组和模型组灌胃等量的蒸馏水,连续7 d。末次灌药1 h后,模型组和用药组大鼠按1 m L·kg^(-1)的剂量腹腔注射50%CCl4油溶液,对照组注射等量油溶剂,注射24 h后处死大鼠,采集血液和肝脏,观察肝脏病理变化及组织学变化,检测血清中丙氨酸转氨酶(ALT)、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)、碱性磷酸酶(ALP)活性及直接胆红素(DBIL)、总胆红素(TBIL)含量。结果显示,PSP的最佳提取工艺条件为:液料比19.13∶1,时间3.49 h,温度73.33℃。在此条件下,PSP的实际提取率为10.107%。动物实验中,与模型组相比,中、高剂量的PSP能显著降低(P<0.05)大鼠血清中ALT、AST、ALP活性及DBIL、TBIL含量,各剂量PSP均能不同程度地减轻大鼠肝脏病理学和组织学病变,以高剂量PSP效果最好。可见,黄精多糖对CCl4诱导的大鼠肝损伤有较好的保护作用。

数字化控制提升发动机冷试台架柔性

为提高发动机冷试台架的柔性化和智能化水平,通过数字化的控制方式对传统设备进行改造。利用先进的3D打印技术制作新的主轴支撑机构,使其能够兼容和匹配不同车型和高度的发动机曲轴。编写可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)程序,利用数字化方法实现自动化控制。在主轴与曲轴对接和分离阶段,通过程序自动控制压缩空气对气囊充气,使其膨胀至需要的水平高度,满足主轴与曲轴对接时的需求,使其能够兼容和匹配不同车型和高度的发动机曲轴,同时避免了大量停机,提高了发动机的测试成功率,大大降低了人工维护成本,减少了备件消耗。

基于邻居卫星负载状态的低轨卫星分布式路由算法

卫星灵活性和机动性强、不易受地面因素的影响,使空间卫星技术不断飞速发展。卫星网络随着负载的增加始终存在负载拥塞现象,使路由算法成为卫星网络研究领域的核心问题。基于卫星网络的拥塞缓解、网络的信令开销以及算法运算复杂度问题,深入研究低轨卫星网络局部负载均衡的分布式路由算法。构建基于铱星系统的网络模型,提出一种基于邻居卫星负载状态的分布式路由算法(DRNL)。DRNL包含邻居卫星负载状态更新、负载均衡和路由判决等机制,具有一定的可移植性,能够适应其他极轨或近极轨星座。OPNET仿真结果表明,DRNL在较重的网络负载情况下能较好地适应负载的变化,缓解卫星拥塞的状况并获得较低的时延和数据分组丢失率。

基于深度学习的语义分割算法综述

图像的语义分割是对图像中的每个像素标注其所属的类别。在航天领域,语义分割技术可用于定位航天器及其零部件,为航天器故障排除、部件维修、太空垃圾清理等在轨服务创造条件。近几年,全部或部分使用深度学习时,语义分割的效果获得了很大的提升。本文对基于深度学习的语义分割算法进行综述。首先介绍常用的数据集和通用的深度神经网络,随后对两类具有重大实用意义的分割算法:编码器-解码器算法和整合上下文信息算法进行总结。最后对语义分割的发展进行了展望。

人工智能数据中心研究

通过对信息化与数字化技术演进趋势、人工智能产业对数据中心的需求以及新基建相关政策进行分析,揭示了人工智能数据中心诞生的必然性,并给出人工智能数据中心的定义。在此基础上,提出数字化转型时代背景下,人工智能数据中心面临的机遇与挑战,并阐述了其作为新基建核心充分发挥作用的关键技术。

回火处理对ZG04Cr13Ni4马氏体不锈钢铸件组织及性能的影响

以800~1000 MW级水轮机转轮常用材料ZG04Cr13Ni4马氏体不锈钢为研究对象,分析了不同回火温度和回火次数对材料显微组织及力学性能的影响。结果表明:ZG04Cr13Ni4马氏体不锈钢经过正火及一次回火或二次回火处理后,其金相组织均为板条状马氏体,并具有明显的原奥氏体晶界;当二次回火温度进一步升高时,板条状马氏体粗化,但仍保持马氏体板条位向及形貌;经正火及二次回火后材料综合力学性能显著提高;最佳热处理工艺为选择正火及二次回火工艺,且回火温度控制在600~640℃可以满足产品行业标准中力学性能要求。

雪茄烟叶原料发酵微生物多样性及酶活变化研究

烟叶原料发酵是决定雪茄品质与风味的关键因素之一,研究了雪茄烟叶不同发酵阶段的微生物多样性及蛋白酶、淀粉酶、果胶酶的变化规律。结果表明,不同发酵阶段微生物菌群呈动态变化,样品1在发酵起始阶段以葡萄球菌属为优势菌,结束则以肠杆菌属、假单胞菌属、短杆菌属为优势菌;而样品2在发酵过程中主要以葡萄球菌和四联球菌为优势菌。不同发酵阶段酶活性变化规律具有一定差异性:样品1蛋白酶(165.95 U·g^(-1))与淀粉酶(0.34 U·g^(-1))在发酵结束活性较强,果胶酶活性(1.30 U·g^(-1))在发酵起始较强;样品2蛋白酶活性(121.57 U·g^(-1))发酵结束活性较强;果胶酶活性(1.60 U·g^(-1))与淀粉酶活性(0.38 U·g^(-1))在发酵中期活性较强。样品1雪茄原料在三个不同发酵阶段pH变化较为明显,在发酵中期pH为7.6,呈碱性;样品2雪茄原料在不同发酵阶段pH变化较小,整个发酵阶段pH呈酸性。

基于无线携能的双向中继星地网络系统性能分析

随着卫星通信技术的发展和用户需求的增加,星地混合网络以其性能优势和空间优势吸引了大量学者的关注,然而,实现高速率高质量通信的同时也会降低双向中继星地网络的生存时间。因此,能量受限一直阻碍着星地混合网络的实际应用,针对这一问题提出了一种基于无线携能的双向中继星地网络系统传输方法。首先推导了卫星终端和用户终端的可达速率,其次引入无线携能技术,推导出双向中继星地网络系统的能量效率,并利用蒙特卡洛仿真,对该系统的能量性能进行了分析。仿真结果表明,无线携能技术能够有效地降低系统能量消耗,依据实际通信环境合理设置中继发射功率将有助于提高系统能量效率。

雾化干燥-氢还原法制备CoCuFeNi高熵合金

针对目前高熵合金制备工艺复杂的问题,探索一种适合大批量生产高熵合金的制备工艺,采用雾化干燥结合氢还原制备CoCuFeNi高熵合金粉末,并通过模压、烧结方法制备CoCuFeNi高熵合金。利用X射线衍射仪、扫描电镜测试CoCuFeNi高熵合金粉末的物相组成和微观结构,利用密度计和硬度计测试CoCuFeNi高熵合金的密度和维氏硬度。结果表明:通过雾化干燥结合氢还原工艺制备的CoCuFeNi高熵合金粉末呈面心立方固溶体结构,粉末呈球状,粒径在20μm左右,由粒径0.5μm的小颗粒团聚形成,元素分布均匀,无偏析现象;通过模压、烧结,在1300℃下保温2h制备的CoCuFeNi高熵合金,致密度达到96%,维氏硬度为147.7HV;随着烧结温度升高,其硬度增大,但烧结温度过高,试样表面出现熔化现象,致密度无法继续提高。

新型冠状病毒肺炎流行期间山东省某高中学生心理健康状况调查研究

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情给全世界带来身体和心理的创伤。本研究通过网络调查问卷的形式,采用患者健康问卷抑郁症状群量表(PHQ-9)、广泛性焦虑量表(GAD-7)和自制网络在线学习效果满意度调查问卷采集了838份问卷,来了解高中生心理健康状况以及网络学习效果满意度。研究发现49.9%的学生存在不同程度的抑郁症状,31.6%的学生存在不同程度的焦虑症状,女生和高一学生是存在心理问题的危险因素。46.4%的学生对疫情期间远程网络学习的效果不满意,而学习效果满意度与抑郁、焦虑症状严重性呈负相关。我们须重视疫情防控期间及开学复课衔接过程中高中学生的心理健康状况,必要时予以科学的干预和疏导。

风力发电机组双列圆锥滚子轴承载荷分布及寿命计算

针对传统双列圆锥滚子轴承内部载荷计算模型中未考虑挡边变形、轴承径向游隙的问题,提出一种基于坐标向量模拟轴承内圈、滚子变形及接触点位置的方法,通过坐标变换来反映滚道与滚子接触变形,在模型中考虑了挡边变形、轴承游隙。通过建立滚子和外圈的静力学平衡方程及变形方程求解滚道载荷分布情况,在此基础上给出了寿命计算方法。并以某风力发电机用双列圆锥滚子轴承为例分析,得到了载荷分布情况,该类轴承径向游隙为-0.18^-0.15 mm时寿命满足要求。

Cyclostationary Feature Detection Based Spectrum Sensing Algorithm under Complicated Electromagnetic Environment in Cognitive Radio Networks

This paper focuses on improving the detection performance of spectrum sensing in cognitive radio(CR) networks under complicated electromagnetic environment. Some existing fast spectrum sensing algorithms cannot get specific features of the licensed users'(LUs') signal, thus they cannot be applied in this situation without knowing the power of noise. On the other hand some algorithms that yield specific features are too complicated. In this paper, an algorithm based on the cyclostationary feature detection and theory of Hilbert transformation is proposed. Comparing with the conventional cyclostationary feature detection algorithm, this approach is more flexible i.e. it can flexibly change the computational complexity according to current electromagnetic environment by changing its sampling times and the step size of cyclic frequency. Results of simulation indicate that this approach can flexibly detect the feature of received signal and provide satisfactory detection performance compared to existing approaches in low Signal-to-noise Ratio(SNR) situations.