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GaAs中子嬗变掺杂热退火效应的沟道分析

Journal of Semiconductors 1986年第5期 504-508页

作者：郑胜男阎建华王豫生李跃鑫谢葆珍莫培根中国原子能科学研究院中国科学院上海冶金研究所中国科学院高能物理研究所

本文利用1.5MeVHe;离子的卢瑟福背散射沟道效应技术,直接观察了GaAs中子嬗变掺杂样品的辐射损伤和不同退火条件下晶格损伤的恢复情况,井通过沟道分析的结果与合尔法测定的电学参数的比较,对样品的退火效应进行了研究.

关键词：晶体结构沟道分析中子结晶构造固体结构核子 GaAs 晶格损伤杂质原子热退火变掺杂沟道效应晶种晶轴

混合不确定性下小样本建模与可靠性优化设计研究

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混合不确定性下小样本建模与可靠性优化设计研究

作者：高培根西南科技大学

学位级别：硕士

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氟对高炉熔渣粘度、熔化性及脱硫力的影响

科学通报 1955年第10期 50-54页

作者：周仁邹元爔徐元森彭瑞伍王渭源周炘祥莫培根朱健中国科学院冶金陶瓷研究所

高炉熔渣的物理和化学性质对於炼铁作业具有重大的意义。在物理性质中,以粘度和熔化性为最重要;二者对於高炉的顺行和炉缸温度有很大影响。在化学性质中,以脱硫力为最重要,它直接影响生铁的品质。因此,为了保证高炉的顺行和产品的合格,... 详细信息

高炉熔渣的物理和化学性质对於炼铁作业具有重大的意义。在物理性质中,以粘度和熔化性为最重要;二者对於高炉的顺行和炉缸温度有很大影响。在化学性质中,以脱硫力为最重要,它直接影响生铁的品质。因此,为了保证高炉的顺行和产品的合格,必须对熔渣的粘度、熔化性和脱硫力有充分的了解和掌握。为了解决铁矿中含氟在高炉冶炼上可能发生的许多问题,我们研究了含氟熔渣的粘度、熔化性和脱硫力。本文是这些研究工作的报告。一实验装置和方法 1.粘度和熔化温度的测定我们所用的高温粘度仪属於旋埚式,大致与

关键词：脱硫能力熔渣熔化温度泰勒熔化性合成渣冶金渣粘度粘滞度流动特性 CaO 含硫量酸性渣

基于加权犹豫模糊集的实验设计与分阶段PSO-Kriging建模

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计算机应用 2024年第7期44卷 2144-2150页

作者：高培根锁斌西南科技大学信息工程学院四川绵阳621000

过高的实验成本导致输出为非线性多极值的复杂系统获得的实验样本点少,建立的代理模型精度较低。针对此现状提出一种基于先验信息的实验设计与建模方法。该方法利用先验信息划分实验设计域,并根据波动性指标构建各区域的加权犹豫模糊集... 详细信息

过高的实验成本导致输出为非线性多极值的复杂系统获得的实验样本点少,建立的代理模型精度较低。针对此现状提出一种基于先验信息的实验设计与建模方法。该方法利用先验信息划分实验设计域,并根据波动性指标构建各区域的加权犹豫模糊集,增加评价结果的合理性;结合各区域的波动性与范围大小决定实验样本点个数,由汉默斯里序列采样获取样本点;再将分阶段搜索粒子群算法与Kriging方法结合,提高代理模型的计算精度。以模拟平面桁架结构的损伤模型验证所提方法的有效性。实验结果表明,与汉默斯里序列采样、拉丁超立方设计建立的模型相比,所提方法建立的模型拟合优度平均提升0.84%和4.94%,均方根误差平均降低31.02%和57.18%。

关键词：先验信息加权犹豫模糊集汉默斯里序列粒子群优化算法克里金模型

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近十年我国工科专业调整:逻辑与反思

高等工程教育研究 2024年第4期 65-68,87页

作者：邬正阳李培根华中科技大学教育科学研究院中国工程院华中科技大学工程教育研究中心

工科专业结构调整成为工程教育的热门话题。本文基于数字-智能技术带来工程教育的变革和人才成长的基本规律来探究专业调整应有的理性和坚守,提出正确认识传统工科专业的“体”与“用”。传统工科专业要常以为新,重在专业和课程的边界... 详细信息

工科专业结构调整成为工程教育的热门话题。本文基于数字-智能技术带来工程教育的变革和人才成长的基本规律来探究专业调整应有的理性和坚守,提出正确认识传统工科专业的“体”与“用”。传统工科专业要常以为新,重在专业和课程的边界再设计。专业的新设和裁撤切忌盲目。

关键词：工程教育工科专业专业调整教育规律

自回归神经网络的预测值反馈再训练策略及应用

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第3期54卷 738-746页

作者：莫正阳李益国东南大学大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心南京210096

为提高非线性自回归神经网络(NARX-NN)的多步预测性能,提出了一种预测值反馈再训练(FR)策略.首先采用常规训练策略对NARX-NN进行训练,然后利用模型的单步预测结果替换实测值,得到重构训练集,并指导网络再次训练.为验证FR的有效性,将其... 详细信息

为提高非线性自回归神经网络(NARX-NN)的多步预测性能,提出了一种预测值反馈再训练(FR)策略.首先采用常规训练策略对NARX-NN进行训练,然后利用模型的单步预测结果替换实测值,得到重构训练集,并指导网络再次训练.为验证FR的有效性,将其应用于3种典型的NARX-NN模型:非线性自回归深度神经网络(NARX-DNN)、基于长短期记忆网络的编码器-解码器(LSTMED)和深度自回归网络(DeepAR),以预测燃煤锅炉NO_(x)质量浓度或综合能源系统电负荷.与常规训练策略和计划采样的对比结果表明,采用FR的NARX-NN具有最高的多步预测精度,其中,LSTMED对NO_(x)质量浓度前向15步预测的平均绝对百分比误差(MAPE)为4.01%;DeepAR对电负荷前向24步预测的平均MAPE为4.34%.配对样本T检验结果表明,FR对NARX-NN的多步预测性能提升具有显著性.通过保持训练阶段和预测阶段输入的一致性,FR有效提升了NARX-NN模型的多步预测精度.

关键词：神经网络多步预测训练策略 NO_(x)质量浓度电负荷

基于改进自抗扰控制的电动伺服系统机械谐振抑制方法

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系统工程与电子技术 2024年第1期46卷 309-317页

作者：莫昱唐旭东北京机械设备研究所北京100854

导弹发射和飞行过程中,电动伺服系统受发动机点火、气动负载、舵面冲击等载荷作用下,加大结构的磨损,导致系统结构间隙的存在,极大地降低了传动刚度,并加剧谐振带来的危害。本文提出改进自抗扰控制器(active disturbance rejection cont... 详细信息

导弹发射和飞行过程中,电动伺服系统受发动机点火、气动负载、舵面冲击等载荷作用下,加大结构的磨损,导致系统结构间隙的存在,极大地降低了传动刚度,并加剧谐振带来的危害。本文提出改进自抗扰控制器(active disturbance rejection controller,ADRC)以改善电动伺服系统的位置跟踪特性。首先分析了电动伺服系统的机械谐振机理,设计了线性自抗扰控制器,利用改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行控制参数寻优,并进行了仿真分析验证了该方法的可行性,最后电动伺服系统试验结果验证了改进ADRC的有效性,提高电动伺服系统的动态和稳态性能。

关键词：电动伺服系统谐振自抗扰控制器改进粒子群优化算法

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基于45 nm CMOS SOI工艺的毫米波双频段低相噪压控振荡器设计

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电子学报 2024年第7期52卷 2161-2169页

作者：陈喆王品清周培根陈继新洪伟东南大学毫米波全国重点实验室

本文基于45 nm互补金属氧化物半导体绝缘体上硅工艺（Complementary Metal Oxide Semiconductor Silicon On Insulator,CMOS SOI）设计了一款支持5G毫米波24.25～27.5 GHz和37～43.5 GHz双频段的低相位噪声压控振荡器（Voltage Controlled Oscillator,VCO）.基于CMOS SOI工艺良好的晶体管开关特性，结合开关电容阵列及开关电感方案，提高宽带调谐电容、电感Q值，扩展VCO工作频段，降低相位噪声.同时，输出匹配网络也采用开关电容切换方式，实现了5G毫米波双频段良好阻抗匹配及稳定功率输出.流片测试结果表明该VCO可以完整覆盖5G毫米波双频段24.25～27.5 GHz和37～43.5 GHz，低频段输出功率-4.8～0 dBm，高频段输出功率-6.4～-2.3 dBm.在24.482 GHz载频，1 MHz频偏处的相位噪声为-105.1 dBc/Hz；在43.308 GHz载频，1 MHz频偏处的相位噪声为-95.3 dBc/Hz. VCO核心直流功耗15.3～18.5 mW，电路核心面积为0.198 mm2.低频段（高频段）的FoM(Figure of Merit)及FoMT优值分别达到-181.3 dBc/Hz(-175.4 dBc/Hz)、-194.3 dBc/Hz(-188.3 dBc/Hz).

关键词：互补金属氧化物半导体绝缘体上硅工艺压控振荡器 5G毫米波双频段

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论AI法官审判的制度冲突及其调和

四川师范大学学报(社会科学版) 2024年

作者：莫皓西南民族大学法学院

随着大数据、人工智能技术在司法活动中的运用,理论界开始探讨AI法官审判的可能性。然而,阻碍AI法官进行审判除了技术层面的因素外,更重要的原因可能是其与现行司法制度的理念存在冲突。具体而言,AI法官审判的逻辑与当前的审级制度、开... 详细信息

随着大数据、人工智能技术在司法活动中的运用,理论界开始探讨AI法官审判的可能性。然而,阻碍AI法官进行审判除了技术层面的因素外,更重要的原因可能是其与现行司法制度的理念存在冲突。具体而言,AI法官审判的逻辑与当前的审级制度、开庭审理制度、证据制度以及调解制度均存在冲突。这其实源于AI法官审判在“植入”司法体系时,与司法的多元功能、制度特征、价值取向以及法院角色定位等内生系统并不兼容。AI法官审判难以与现有法院制度体系相适配,其未来发展的基本思路应该是推动制度与技术的双向调和,并采取根据案件类型与运用场景进行多维度分层式的运用路径。

关键词： AI法官智能裁判算法决策司法制度