摘要：平面矩阵变压器可通过磁通相抵消的方式提高功率密度并增加通流能力。然而,在高频工作时,磁芯和绕组受高频效应的不利影响,会导致损耗增加,较大的层间寄生电容也会影响变压器的高频性能。针对上述问题,采用磁集成技术对变压器磁芯和绕组进行优化设计,以满足高频工作要求。首先对磁芯形状进行优化设计,以降低磁通密度,减小磁芯损耗;然后综合考虑磁芯与绕组总损耗,对磁柱形状、磁芯尺寸以及绕组布局进行优化设计,以满足变压器总损耗最小;最后,对绕组进行二次优化设计,使得在以减小寄生电容为主要优化方向下的绕组损耗在可接受范围内。通过搭建一台工作频率为1MHz,电压为380V/12V的矩阵变压器来详叙上述优化方法。

摘要：针对车辆分类检测在精度和实时性方面存在的挑战,提出了一项改进方案,以优化YOLOv5s模型,旨在实现轻量化的汽车检测。通过在MPSoC硬件架构的现场可编程门阵列(FPGA)上设计系统,成功打造了一个具备高精度、快速检测和低能耗的解决方案。为了使得模型更适合嵌入式设备部署,采用了MobileNetv3 Small替代YOLOv5s的主干网络,并引入卷积块注意力模块(CBAM)注意力机制和Inner-IoU Loss优化方法,使模型在轻量化的同时提升了检测精度和速度。改进后的模型相较于原始Yolov5s模型,平均精度均值(mAP)提升了14.8%,参数量减少了49.7%,模型体积减小了40.7%,计算量减少了48.9%,在NVIDIA 3060上,改进后的检测速度提升了48.8%,达到了82 fps。此外,还利用FPGA对YOLOv5s进行了硬件加速。经过优化的系统达到了45 fps的检测帧率,并保持了较高的精度和速度,这一系统易于部署,适用于智能交通系统,满足其高效实时监测的需求。

摘要：以往研究表明液化主要发生在饱和土中,但对于非饱和粉土也有液化现象发生。本文利用《建筑抗震设计规范》(GB 50011-2010)中的“标贯法”对山东省乐陵市的非饱和粉土液化程度进行判别,并引用Andrus提出的抗液化应力比CRR (cyclic resistance ratio),对乐陵市非饱和粉土进行分析研究。研究结果表明:16个试验点中接近70%的试验点被判断为液化点;对于埋深小于7 m的非饱和粉土,其孔隙比是影响液化的一个重要因素,孔隙比与抗液化能力呈现出较好的相关性;在7 m内的埋深范围内,浅层的非饱和粉土抗液化能力更强;当埋深超过某一深度界限(7~9 m)时,孔隙比对抗液化能力的影响较小,埋藏深度的影响较为显著,深度大的非饱和粉土的抗液化能力更强。研究结果为工程中判断非饱和粉土液化及其影响因素提供参考。

摘要：模架及台车结构常用于工程施工项目,但在沉管隧道现浇衔接段应用较少。结合大连湾海底隧道工程实例,论述了模架及台车结构在沉管隧道衔接段模板体系中应用,包括模架及台车结构设计形式,衔接段底板、中墙、顶板各分层现浇施工工艺流程及施工方法等,总结了模架及台车结构应用效果说明,并提出改进建议。模架及台车的顺利应用可为类似分层现浇沉管隧道衔接段、管廊等箱涵式结构施工提供借鉴。

摘要：中国首个长期弃置的深水油田由于二次开发面临复杂的技术难题和较低的经济效益等问题,成为难以动用的边际油田。通过GGRP(地球物理-地质-油藏-生产)一体化技术研究与实践,盘活弃置油田,保障高产稳产。针对剩余油分布的不确定性、构造复杂、储层非均质及水下管汇限温等问题,克服了多项前沿技术难点。这些创新技术包括长期水驱关停油田的剩余油预测技术、复杂油藏的地质导向及精细描述技术、油藏管流耦合模型流动保障技术,成功指导了油田的二次开发,显著提升了油田的开发效果。结果表明:该油田初期产能跃居南海东部油田前三,实际含水上升趋势与方案设计基本一致,预计增加可采储量达259×10^(4)m^(3)。这一开拓性研究为长期弃置深水油田二次开发提供了宝贵的经验,该科技成果在同类油田的开发进程中有着广泛的应用前景。

摘要：利用虚拟现实技术进行幼儿保育典型工作环节的虚拟实训,是一项在学前教育教学领域利用虚拟现实技术的模拟性和沉浸性来开展幼儿园生活保育实训的新型实践模式,使学习者能在虚拟的幼儿园环境中,以虚拟实训的方式完成幼儿保育工作的实操实训,目前鲜有相关研究。根据生成性学习理论、沉浸理论,构建基于VR环境的沉浸式虚拟仿真实训生成性学习模型,有利于沉浸式虚拟现实仿真实训在学前教育领域的推广。

摘要：针对有源相控阵雷达超宽带数字接收子阵自动测试系统应用需求,设计一型基于Matlab软件、通过LAN接口实现工控机与测试仪表及待测子阵间通信和控制的可视化、自动化测试系统。该自动测试系统减少了人力,缩减了反复拆装的繁杂过程,提高了数字接收子阵的测试效率,为雷达超宽带数字接收子阵的研制生产提供了重要的技术保障。

摘要：方面级情感分析是自然语言处理领域中一项具有挑战性的细粒度情感分析任务.以微调预训练语言模型的方式广泛应用于方面级情感分析任务,并取得了明显的效果提升.然而,现有多数研究设计的下游结构较为复杂,甚至与预训练模型部分隐藏层结构重合,从而限制了整体模型性能.由于对比学习方法有助于改善预训练语言模型在词语级别和句子级别的表示,设计了一种结合自监督对比学习与方面级情感分析的联合微调模型(self-supervised contrastive learning aspect-based sentiment analysis,SSCL-ABSA).该模型以简洁的下游结构联合两种学习任务,实现从不同角度微调预训练基于Transformer的双向编码器(bidirectional encoder representations from Transformers,BERT)模型,有效促进了方面级情感分析效果的提升.具体地,首先在BERT编码阶段,将评论文本与方面词拼接成两个片段输入BERT编码器,得到各词特征表示.之后根据下游结构需求,对不同的词特征采用池化操作.一方面池化所有词特征用于方面级情感分析,另一方面池化两个片段的方面词特征用于自监督对比学习.最终结合两种任务以联合学习的方式微调BERT编码器.在3个公开数据集上进行实验评估,结果表明SSCL-ABSA方法优于其他同类对比方法.借助t-分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)方法,形象地可视化了SSCL-ABSA有效改善了BERT模型的实体表示效果.

摘要：结合安徽省某生活垃圾焚烧发电项目,对垃圾焚烧烟气净化系统的工程化应用进行详细阐述。论文介绍项目生活垃圾成分、主机设备,分析烟气中污染物成分,如二噁英、氯化氢、硫氧化物、粉尘等,并详细介绍项目烟气净化系统,结合排放标准要求,对项目净化效果进行分析。结果显示,经过净化后的烟气满足规范要求。

摘要：微流控是对微尺度下的流体流动进行操控的技术。利用微流控技术生成的液滴具有单分散性好、大小均匀、内部稳定、体积小、通量高等特性,被广泛应用于生物传感、化学合成、食品加工、药物筛选、航天医学、环境监测等领域。微流控技术涉及许多方面,本文主要综述液滴生成方法的研究,概述了液滴生成的主动法和被动法,并对被动法中微通道的设计进行了详细的描述,总结了近年来微流控技术在生物传感、航天医学、环境检测领域的最新进展,探讨了微流控技术在各方面的发展趋势,并对其未来应用前景进行了初步讨论。