能量转换量子系统的热力学特性及其研究进展

量子物理是理解微观粒子运动规律的现代物理学理论.它与信息、生命以及化学等学科相互联系日益紧密,引发了许多新技术革命,深刻影响着人类的生活,已成为社会经济发展的原动力之一.当前,量子物理和能源科学结合,正在产生新的学科生长点.本文主要概述多种类型能量转换量子系统的发展;结合国内外的研究现状,系统地阐明如何应用热力学理论研究量子体系的能量操控以及微观器件的优化设计;总结量子热力学循环、能量选择量子电子器件、量子点热管理器件等在理论和实验方面研究的代表性成果和进展;展望量子物理与能源科学交叉领域发展的新方向.     

基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit, GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将其编码为网络安全态势值;利用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优,以加速GRU神经网络的训练。仿真分析表明,所提方法具有更快的收敛速度和较低的复杂度,并且在不同的预测时长下具有较小的均方误差和平均绝对误差。     

科学应用PDCA循环,创新企业培训工作

该文论述通过科学运用PDCA循环原则,切实落实好企业培训的计划、执行、检查、处理等工作,进一步提升企业人力资源培训与开发工作,创新企业的培训理念和培训方式,从而使企业建立起科学、规范的培训管理体系。     

混合动力汽车深度强化学习分层能量管理策略

为了提高混合动力汽车的燃油经济性和控制策略的稳定性,以第三代普锐斯混联式混合动力汽车作为研究对象,提出了一种等效燃油消耗最小策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)与深度强化学习方法(deep feinforcement learning,DRL)结合的分层能量管理策略。仿真结果证明,该分层控制策略不仅可以让强化学习中的智能体在无模型的情况下实现自适应节能控制,而且能保证混合动力汽车在所有工况下的SOC都满足约束限制。与基于规则的能量管理策略相比,此分层控制策略可以将燃油经济性提高20.83%~32.66%;增加智能体对车速的预测信息,可进一步降低5.12%的燃油消耗;与没有分层的深度强化学习策略相比,此策略可将燃油经济性提高8.04%;与使用SOC偏移惩罚的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)相比,此策略下的燃油经济性将提高5.81%~16.18%。     

液力变矩器的宽度比敏感性数值研究

在变宽度循环圆设计方法的基础上,为提高液力传动系统功率密度,减轻质量,对几组不同宽度比循环圆的变矩器进行了CFD(计算流体动力学)数值模拟,借以评估对其整体传动性能的影响.结果表明,随宽度比减小变矩比和效率基本不受影响,而透穿性则由正透穿逐渐变为混合透穿,在速比大于0.6时传动性能基本没有差异.可见变矩器宽度比对低速比区的透穿性有一定的影响,在节省传动系布置轴向空间的同时尤其要考虑到透穿性的变化.     

动载荷作用下铁磁性试件的磁记忆效应

研究地磁场环境中钢试件在动拉伸载荷作用下表面弱磁信号的变化以及磁记忆效应.分别进行弹性范围的等幅循环正弦加载和幅值递增至强度极限的正弦加载,对试件表面弱磁场法向分量与正弦加载的循环次数、幅值之间的关系进行了分析.结果表明,弹性加载中低频载荷的循环次数对磁信号增长的影响不明显,而幅值递增加载过程中,当幅值增大至塑性加载范围时,磁信号的变化趋势与弹性加载时相反,且信号绝对值显著增加,最终磁信号的分布在发生颈缩处出现梯度很大的过零.     

MPA包覆的银纳米粒子修饰电极制备和电化学表征

运用自组装和电化学组装法,将MPA包裹的银纳米粒子修饰到金电极表面,制备成银纳米粒子单层和多层膜修饰电极. 循环电压-电流和电化学阻抗谱测定结果表明:以MPA包覆的银纳米粒子修饰电极的氧化电位明显负移,显示出银纳米粒子具有更高的活性. 以0.5mmol/L的K3[Fe(CN)6]溶液为检测体系,电化学阻抗谱测试得出电极表面对探针分子的阻碍作用有所增加. 循环电压-电流结果表明:与单层膜修饰电极相比,多层膜修饰电极的峰电流显著增加.     

镍取代Dawson型多酸多层膜电极的修饰及循环伏安测试

利用电化学生长法在玻碳电极上制备了含取代Dawson型磷钨杂多酸K8P2W17O61(NiOH2)多层膜修饰电极,通过循环伏安法控制制备和检测多层膜的沉积过程,并对其电化学过程进行系统研究实验表明,在酸性缓冲溶液中,多层膜的循环伏安图中出现3对单电子氧化-还原峰,峰电流和扫描速率的平方根成正比,表明电极过程的控制步骤是扩散过程. 该多层膜修饰电极可催化BrO-3和NO-2的电化学还原过程.     

基于小波分析的神经网络识别毒剂的研究

为快速、准确地识别毒剂,在分析神经网络识别毒剂基本方法的基础上,建立了带有偏差单元的递归神经网络识别毒剂模型,包括神经网络识别毒剂的学习算法和基于小波分析的毒剂特征提取. 通过剖析神经网络识别毒剂模型,设计了神经网络识别毒剂的软件,实现了神经网络对毒剂的识别. 用沙林模拟数据进行了测试和分析,结果表明,利用与化学传感器相联结的神经网络识别毒剂,是实现毒剂识别自动化、智能化的一种有效方法.     

基于原模图LDPC码的联合信源信道译码器的硬件实现

采用FPGA(field programmable gate array)设计基于原模图低密度奇偶校验(low density parity check,LDPC)码的联合信源信道译码器,信道部分和信源部分都是由原模图LDPC码组成.在原模图LDPC码联合译码器的硬件实现架构中,通过2步循环扩展得到了适合硬件实现的准循环原模图LDPC码,译码器信息的迭代更新采用TDMP (Turbo decoding message passing)分层译码算法,采用的归一化最小和算法使得P-JSCD(photograph-based joint source and channel decoding)具有部分并行结构.最后,为了降低资源消耗和译码延迟,采用了提前终止迭代策略.基于FPGA平台的硬件实现结果表明,该联合译码器的译码性能非常接近相应的浮点算法,并且最大时钟频率达到193.834 MHz,吞吐量为24.44 Mbit/s.