本发明提供一种经 GPU 加速的浸没边界-格子玻尔兹曼流固耦合模拟方法，步骤如下：在专业前处 理软件中建立待测结构体及其内部流体的浸没边界体型，并划分边界网格以供程序读取；程序读取边界 体型数据，设置所需测量点的边界条件和程序模型参数；根据边界当前时刻构型和参考构型利用有限元 法计算边界施加在流体上的作用力；将边界的作用力经由狄拉克函数扩散至周边流体；利用格子玻尔兹 曼方法求解携带外力项的纳维-斯托克斯方程；同样经由狄拉克函数将流体速度插值到边界上得到边界 的移动速度，进而更新边界位置；重复步骤 3-6，直至达到计算终点。本发明能够处理任意形状的结构 体，计算过程中不需要重构底层流体网格，计算效率高。 

针对国内外低 C/N 城市污水处理中氮磷难以达标及能耗高的技术难题，本成果经过 10 余年的潜心研究与工程实践，提出了 1 个原创理论与方法，突破了 3 项新技术应用的瓶颈，开发并集成了 4 个低 C/N 比城市污水脱氮除磷改良工艺及过程控制技术，共获得 28 项授权的发明专利，发表论文 100 余篇 (SCI50 余篇 )，出版 2 本专著，获 2 次全国优秀博士学位论文提名奖，2 项国家级火炬计划项目。本成果为低 C/N 比城市污水连续流脱氮除磷提供了多角度、全方位的综合性解决方案，填补了我国在此项技术研究领域的空白，形成了具有我国自主知识产权的污水脱氮除磷技术。

本发明公开了一种坝体缺口底孔联合泄流条件下底孔顶板门槽槽塞装置，包括门槽升降机构、闸门 顶板承载机构和密封止水机构。门槽升降机构用于传动闸门启闭与固定闸门;闸门顶板承载机构用于连 接门槽升降机构和密封止水机构，承载闸门重力，传递荷载，连接闸门启闭设备;密封止水机构用于封 堵闸门门槽缝隙。本发明利用齿条与齿轮间的咬合力固定底孔闸门，避免泄流过程中闸门剧烈振动破坏 门槽;封堵底孔门槽，避免闸前形成涡流

本发明公开了一种两级可调的水蒸汽等离子体旋流燃烧器，包括第一级等离子体点火装置、第二级等离子体调节器和水蒸汽供气系统。第一级等离子体点火装置包括一次风管道、内燃烧室、浓淡分离器、旋流发生器、第一级水蒸汽进气管道、中心风管道和第一级等离子体发生器；第二级等离子体调节装置包括第二级水蒸汽进气管道、第二级等离子体发生器、内二次风进气管道和外二次风进气管道。本发明通过两级水蒸汽等离子体发生器解决燃烧难以稳定和NOx污染物排放高的问题。特别适用于贫煤、无烟煤等难以着火点燃、NOx 生成量高的煤种，具有低氮稳燃的效果。

项目简介 “柴油机排气管分支流场测试和三维流场计算分析”项目由中国船舶重工集团公司 地七一一研究所委托开展。对柴油机排气管分支进行流场进行 PIV（Particle Image Velocimetry）测试，并通过结合数值模拟技术分析排气管分支内的流场结构以及进行优 化改进工作。项目主要解决难点为高速流场的实验台搭建、精确计算以及光学测量。 产品性能、指标 提供柴油机排气管分支在各个工况下

产品详细介绍上四下四回流焊,回流焊接机QS-F830   http://www.qinsidianzi.com/

OAM（轨道角动量）模分复用技术是一种新兴的通信复用方式，它通过在光信号中引入轨道角动量这一新的维度，实现了光信号的多模式传输，从而显著提高了光纤通信系统的传输容量。然而，OAM模分复用系统在实际应用中面临着模式间串扰和非线性效应导致的信号失真问题，这些问题限制了系统的性能和传输距离。 针对这一挑战，提出了一种高效的非线性均衡器，该均衡器采用先进的算法和电路设计，能够有效地抑制OAM模分复用系统中的非线性失真和模式间串扰，从而提高系统的传输性能和稳定性。该均衡器不仅具有高度的灵活性和适应性，能够根据不同的传输需求和系统配置进行优化调整，而且其设计紧凑、功耗低，非常适合应用于现代光纤通信系统。 本成果创新点主要体现在以下几个方面：首先，通过引入先进的非线性均衡算法，实现了对OAM模分复用系统中非线性失真的有效抑制；其次，利用优化的电路设计和信号处理技术，提高了均衡器的性能和稳定性；最后，该技术能够广泛应用于多种光纤通信系统，具有广阔的市场前景和应用价值。 图1. 均衡器计算过程

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化