液态金属高性能冷却技术:发展历程与研究前沿

 "热障"问题已经成为阻碍高端电子芯片和光电器件向更高性能发展的重要挑战,发展高性能芯片冷却和热管理技术迫在眉睫。作为一大类新兴的热管理材料,液态金属在对流冷却、热界面材料、相变热控等领域均带来了观念和技术上的巨大革新,打破了传统冷却技术的性能极限,给大量面临"热障"难题的器件和装备的冷却提供了全新解决方案,有望在国防、航空航天、能源系统及民用电子设备等领域的冷却与热管理系统中发挥重要作用。本文回顾了液态金属先进冷却技术的发展历程,主要包括液态金属对流冷却技术、液态金属热界面材料、液态金属（低熔点金属）相变储能与热控技术、基于液态金属的复合冷却技术等;梳理了液态金属冷却技术中的关键科学与技术问题和面临的挑战。     

低温精馏模拟实验平台的研制

针对目前低温精馏多采用小型低温制冷机作为冷凝器冷源而难以满足工业应用中大规模处理精馏原料的问题,提出将大型低温制冷机应用于低温精馏的方案,设计并搭建了一套基于逆布雷顿循环的低温精馏模拟实验平台,同时满足了冷凝器、再沸器和冷屏的负载模拟要求,解决了回收再沸器冷量过程难以模拟的问题。对模拟实验平台进行了测试,可在20 K温区为冷凝器提供约600～1 200 W的制冷量,回收再沸器的冷量,并为冷屏提供500 W以上的制冷量,透平膨胀机效率均在70%以上。本文结果验证了大型低温制冷系统应用于低温精馏技术的可行性。     

字符级的维吾尔语形态协同分析方法

针对维吾尔语中构形词缀种类多、构形复杂以及发生音变现象等问题, 提出一种基于字符级的维吾尔语形态协同分析方法。该方法最大的特点是同时进行维吾尔语的形态切分、形态标注以及音变还原, 将词素边界、形态标记以及音变信息用一个复合标记描述, 采用字符序列的标注方法进行训练。实验结果显示, 形态切分、形态标注及音变还原的正确率分别达到96.39%, 92.78%和99.79%, 系统总体正确率达92.59%。     

高压头小流量低温流体泵的设计与试验

基于低温流体泵的设计理论,研制一台高速部分流低温液氮泵用以验证低温下水力特性.搭建一套闭式过冷低温泵外特性低温测试系统,可实现低温流体泵在无气蚀和无气缚条件下测试.设计的增压性系统可控制泵入口流体压力,并监测泵头处液位.通过改变系统管阻和电机变频,试验测试了低温流体泵的各项水力性能,试验结果表明:转速1.52×10~4 r/min,流量0.2L/s为最大效率工况点;此时的压头为46m,功率为200W,效率为36.3%,与理论值偏差分别为12%,4%和9%,具有较好的一致性.低温液氮泵的性能可满足设计要求,外特性低温测试系统精简,测量精度高.     

新型光催化剂CoFeBiO4的制备及其性能

可见光响应型光催化剂的开发对于太阳能的综合利用十分重要.通过简单的共沉淀以及水热合成法,成功合成了一种可见光响应型光催化剂CoFeBiO4.研究表明:可见光照射下,CoFeBiO4不仅对亚甲基蓝具有明显的降解活性,120 min内可以将10 mg/L的亚甲基蓝降解完全,同时对大肠杆菌也具有良好的杀菌效果,杀菌效率可达9...     

高效双压氦液化循环研究

为了实现氦液化系统的高效性,提出了一种新型双压氦液化循环,探索在相同的高压压力下,流程参数、部件效率、系统液化率及(火用)效率等重要参数随中压压力的变化规律．结果表明：改变中压压力,流程液化率随着中压压力的增加而增加,而(火用)效率随之减小,当中压压力为7.0×10⁵ Pa时,液化量为90.46 L/h,(火用)效率达到最大值18.6%,当中压压力为12.5×10⁵ Pa时,液化量和(火用)效率分别为107.4 L/h和17.5%;双压氦液化循环相较于modified-Claude(修正-克劳德)循环,减小了节流阀处的损失,同时降低了系统功耗,提高了系统整体的(火用)效率．     

面向维汉机器翻译的层次化多特征融合模型

针对维汉机器翻译中存在的维吾尔语(下文简称维语)形态复杂性和数据稀疏性问题,提出了一种层次化融合多个维语语法特征的神经网络机器翻译模型.该模型采用4种特征(词干、词性、词缀、词缀形态)作为源端语言附加信息,用于辅助单一词汇形式表示的维语语句;同时引入层次化多特征融合的神经网络结构,用于分层处理维语的词干级和词缀级特征,以增强机器翻译系统对维语的句法结构和语义知识的学习能力,从而提高维汉机器翻译质量.在维汉公开数据集上的实验结果表明,所提出的层次化多特征融合模型可以有效提高维汉机器翻译系统性能,其双语互译评估(BLEU)值和字符匹配度(ChrF3)值均有明显提升.     

热声发动机中的交变流动换热器特性研究

为阐明热声发动机交变流动换热器内基本换热与阻力特性,以10 kW直线热管耦合自由活塞斯特林发电机的发动机核心为例,对三维模型进行等效,分别利用Sage一维和CFD二维模型两种方法,对交变流动换热单元在额定工况下的沿程基本状态参数、时均能量的分布特征进行计算并比较。结果表明：Sage一维模型中的换热分布特征及换热总量均与CFD二维模型计算结果相近,即Sage一维模型可以较好地捕捉换热器内的瞬态与时均特征;同时,Sage一维模型对换热器界面的突变截面损失则与CFD二维模型计算差异较大,可利用CFD二维模型的阻力计算结果,提出采用有效压降与有效速度获得突变截面处的局部阻力系数修正,并添加修正因子后代入Sage一维模型,可使Sage一维模型的阻力特性与CFD二维模型的阻力特性基本吻合。所得热声热机中换热器特性规律及分析方法同样可用于指导其他热声热机的相关研究与工程设计,具有一定的普适性。     

面向维汉神经机器翻译的双向重排序模型分析

在维吾尔语到汉语等低资源语料库上, 神经机器翻译的拟合训练容易陷入局部最优解, 导致单一模型的翻译结果可能不是全局最优解。针对此问题, 通过集成策略, 有效整合多个模型预测的概率分布, 将多个翻译模型作为一个整体; 同时采用基于交叉熵的重排序方法, 将具有相反解码方向的翻译模型相结合, 最终选出综合得分最高的候选翻译作为输出。在CWMT2015维汉平行语料上的实验结果表明, 与单一的Transformer模型相比, 改进后的方法提升4.82个BLEU值。     

基于LDA主题模型的维吾尔语无监督词义消歧

维吾尔语是典型的资源稀缺型语言,由于词义消歧标注语料资源和语义分析工具的不足,导致传统的有监督方法难以实现.针对该问题,将篇章文本的词义消歧问题类比为文本主题分类问题,在LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型的基础上提出了一种维吾尔语无监督词义消歧模型.为强化主题模型对歧义词语义项的分类性能,加入了3个数据预处理过程:去除停用词,过滤有效词和强化同义词词频权重.实验结果表明,在随机抽取的63组测试样本集中,该模型的词义消歧准确率达到65.08%,在篇章文本采样词任务中词义消歧准确率达到61.2%.