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KD-S SiC_f/SiC composites with BN interface fabricated by polymer infiltration and pyrolysis process 被引量:14
1
作者 Honglei WANG Shitao GAO +4 位作者 Shuming PENG Xingui ZHOU Haibin ZHANG Xiaosong ZHOU Bin Li 《Journal of Advanced Ceramics》 SCIE CSCD 2018年第2期169-177,共9页
Continuous silicon carbide fiber reinforced silicon carbide matrix(SiC_f/SiC) composites are attractive candidate materials for aerospace engine system and nuclear reactor system. In this paper, SiC_f/SiC composites w... Continuous silicon carbide fiber reinforced silicon carbide matrix(SiC_f/SiC) composites are attractive candidate materials for aerospace engine system and nuclear reactor system. In this paper, SiC_f/SiC composites were fabricated by polymer infiltration and pyrolysis(PIP) process using KD-S fiber as the reinforcement and the LPVCS as the precursor, while the BN interface layer was introduced by chemical vapor deposition(CVD) process using borazine as the single precursor. The effect of the BN interface layer on the structure and properties of the SiC_f/SiC composites was comprehensively investigated. The results showed that the BN interface layer significantly improved the mechanical properties of the KD-S SiC_f/SiC composites. The flexure strength and fracture toughness of the KD-S SiC_f/SiC composites were evidently improved from 314±44.8 to 818±39.6 MPa and 8.6± 0.5 to 23.0±2.2 MPa·m^(1/2), respectively. The observation of TEM analysis displayed a turbostratic structure of the CVD-BN interface layer that facilitated the improvement of the fracture toughness of the SiC_f/SiC composites. The thermal conductivity of KD-S SiC_f/SiC composites with BN interface layer was lower than that of KD-S SiC_f/SiC composites without BN interface layer, which could be attributed to the relative low thermal conductivity of BN interface layer with low crystallinity. 展开更多
关键词 silicon carbide(SiC) composites interface layer polymer infiltration and pyrolysis(PIP) boron nitride(bn)
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弱层成分对SiC/BN层状陶瓷阻力行为的影响 被引量:8
2
作者 李冬云 杨辉 +1 位作者 乔冠军 金志浩 《复合材料学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期110-114,共5页
利用压痕-强度法测定了不同弱层成分的SiC/BN层状陶瓷的阻力曲线行为,研究了BN弱层成分对SiC/BN层状陶瓷的阻力曲线行为的影响,并与SiC块体陶瓷作对比。结果表明:与SiC块体陶瓷相比,SiC/BN层状陶瓷具有更为明显的升值阻力曲线行为,且其... 利用压痕-强度法测定了不同弱层成分的SiC/BN层状陶瓷的阻力曲线行为,研究了BN弱层成分对SiC/BN层状陶瓷的阻力曲线行为的影响,并与SiC块体陶瓷作对比。结果表明:与SiC块体陶瓷相比,SiC/BN层状陶瓷具有更为明显的升值阻力曲线行为,且其阻力曲线行为受弱层成分的影响。其中,BN弱层中加入30%Al2O3的SiC/BN层状陶瓷显示出更为优越的抗裂纹扩展能力,其阻力曲线上升最陡,上升幅度最大。分析认为,这与它们不同的增韧机制和界面的结合状态有关。原位增韧是SiC块体陶瓷韧性提高的主要原因。裂纹遇到弱界面时发生偏转、分叉以及脱层等是层状陶瓷材料抗裂纹扩展能力提高的主要原因。而弱层成分又影响着裂纹的偏转,适当结合强度的界面有利于裂纹的偏转,结合强度太弱太强的界面都不利于裂纹的偏转。 展开更多
关键词 SiC/bn 层状陶瓷 弱层 阻力曲线
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基于SVDD与VGG的纽扣表面缺陷检测
3
作者 樊鑫江 佟强 +2 位作者 杨大利 侯凌燕 梁旭 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期918-924,共7页
为解决纽扣表面缺陷检测中人工效率低下,且无需对纽扣表面瑕疵进行分类的问题,提出一种基于DEEP SVDD与改进VGG16的纽扣表面缺陷检测模型。在VGG16中增加BN层加快网络收敛;为提升网络特征提取能力引入SE注意力模块;使用全局平局池化替... 为解决纽扣表面缺陷检测中人工效率低下,且无需对纽扣表面瑕疵进行分类的问题,提出一种基于DEEP SVDD与改进VGG16的纽扣表面缺陷检测模型。在VGG16中增加BN层加快网络收敛;为提升网络特征提取能力引入SE注意力模块;使用全局平局池化替代全连接层,减少模型参数量,使模型更加健壮。实验结果表明,改进后的模型在DEEP SVDD中的两种方法软边界及一类方法的AUC值分别提升7.7%、5.9%,均高于96%,单张检测时间仅4.5 ms,模型性能满足实际要求。 展开更多
关键词 纽扣表面检测 深度支持向量数据描述 VGG16网络模型 注意力机制 全局平均池化层 批量归一化 深度学习
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不同硼源BN界面SiC_(f)/SiC复合材料的工艺性能研究 被引量:3
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作者 李楚星 余金山 +1 位作者 王洪磊 周新贵 《陶瓷学报》 CAS 北大核心 2022年第2期236-246,共11页
连续SiC纤维增强SiC基复合材料(SiC_(f)/SiC)具有强度高、模量高、耐高温、抗氧化等优良性能,是航空航天领域极具潜力的高温结构材料。界面相是SiC_(f)/SiC复合材料极其重要的组成部分,具有保护纤维、承受载荷、传递应力等功能,特别是B... 连续SiC纤维增强SiC基复合材料(SiC_(f)/SiC)具有强度高、模量高、耐高温、抗氧化等优良性能,是航空航天领域极具潜力的高温结构材料。界面相是SiC_(f)/SiC复合材料极其重要的组成部分,具有保护纤维、承受载荷、传递应力等功能,特别是BN界面可有效提高SiC_(f)/SiC复合材料的力学性能。采用硼吖嗪和BCl3两种硼源,先通过化学气相沉积(CVD)工艺分别制备了BN界面层;再通过化学气相渗透(CVI)工艺沉积碳制备了SiC_(f)/C复合材料中间体;最后,通过气相渗硅工艺(VSI)制备SiC_(f)/SiC复合材料。通过红外光谱、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、纳米压痕、纳米CT等手段研究了不同硼源制备BN界面的形貌、结构及其对复合材料性能的影响,探索了VSI工艺前后复合材料性能与结构的关系。所得SiC_(f)/SiC复合材料的弯曲强度最高为294.66 MPa,其孔隙率为1.65%,断裂韧性为14.59 MPa·m^(1/2)。 展开更多
关键词 化学气相沉积 bn 界面 气相渗硅 SIC 复合材料
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基于稀疏约束滤波器剪枝策略的模型压缩方法
5
作者 董燕 刘小辉 +2 位作者 汤水利 刘洲峰 李春雷 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第9期2542-2548,共7页
针对现有滤波器剪枝逐层固定比率修剪导致的模型性能及自适应能力不足,提出一种基于稀疏约束的滤波器剪枝方法。将批归一化(batch normalization,BN)层的比例因子作为特征图及滤波器重要性权重,对其进行稀疏正则化训练,经排序计算出全... 针对现有滤波器剪枝逐层固定比率修剪导致的模型性能及自适应能力不足,提出一种基于稀疏约束的滤波器剪枝方法。将批归一化(batch normalization,BN)层的比例因子作为特征图及滤波器重要性权重,对其进行稀疏正则化训练,经排序计算出全局最优阈值,修剪出最优子网络;通过提出全局-局部阈值策略,解决剪枝率过大导致的断层现象;采用过参数化卷积方法,在保持模型大小的前提下,提升剪枝模型性能。实验结果表明,提出方法在压缩性能及自适应性上优于现有剪枝方法。 展开更多
关键词 滤波器剪枝 轻量化 bn 稀疏约束 全局-局部阈值策略 过参数化卷积
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基于改进U-Net网络的神经元分割算法
6
作者 程维东 叶曦 +3 位作者 王芳 平晶晶 钱同惠 张志玮 《江汉大学学报(自然科学版)》 2022年第4期87-96,共10页
针对目前电镜神经元图像分割的特征模糊性、复杂程度高以及边缘有损等缺陷,提出了一种将自注意力机制、叠加损失函数与U-Net网络相结合的网络模型,实现了对神经元图像的精确分割。首先,在原始图像的基础上通过几何变换实现数据集增广,... 针对目前电镜神经元图像分割的特征模糊性、复杂程度高以及边缘有损等缺陷,提出了一种将自注意力机制、叠加损失函数与U-Net网络相结合的网络模型,实现了对神经元图像的精确分割。首先,在原始图像的基础上通过几何变换实现数据集增广,有效地抑制了过拟合;其次,采用改进的自注意力机制对图像细节进行重点学习,提高模型分割的准确度;最后,将Dice loss与相对熵(KL散度)进行适当组合,使得网络性能有所提升。该模型在ISBI 2012数据集上的实验结果显示,其正确率、F1指标、准确度和召回率分别达到0.93043、0.95679、0.95326、0.96034,图像分割效果在整体和细节上分割相对更准确,并且细胞膜分割基本没有断裂。 展开更多
关键词 U-Net网络 神经元分割 注意力机制 KL散度 bn
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深度学习批归一化及其相关算法研究进展 被引量:65
7
作者 刘建伟 赵会丹 +1 位作者 罗雄麟 许鋆 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1090-1120,共31页
深度学习已经广泛应用到各个领域,如计算机视觉和自然语言处理等,并都取得了明显优于早期机器学习算法的效果.在信息技术飞速发展的今天,训练数据逐渐趋于大数据集,深度神经网络不断趋于大型化,导致训练越来越困难,速度和精度都有待提升... 深度学习已经广泛应用到各个领域,如计算机视觉和自然语言处理等,并都取得了明显优于早期机器学习算法的效果.在信息技术飞速发展的今天,训练数据逐渐趋于大数据集,深度神经网络不断趋于大型化,导致训练越来越困难,速度和精度都有待提升.2013年,Ioffe等指出训练深度神经网络过程中存在一个严重问题:中间协变量迁移(Internal covariate shift),使网络训练过程对参数初值敏感、收敛速度变慢,并提出了批归一化(Batch normalization,BN)方法,以减少中间协变量迁移问题,加快神经网络训练过程收敛速度.目前很多网络都将BN作为一种加速网络训练的重要手段,鉴于BN的应用价值,本文系统综述了BN及其相关算法的研究进展.首先对BN的原理进行了详细分析.BN虽然简单实用,但也存在一些问题,如依赖于小批量数据集的大小、训练和推理过程对数据处理方式不同等,于是很多学者相继提出了BN的各种相关结构与算法,本文对这些结构和算法的原理、优势和可以解决的主要问题进行了分析与归纳.然后对BN在各个神经网络领域的应用方法进行了概括总结,并且对其他常用于提升神经网络训练性能的手段进行了归纳.最后进行了总结,并对BN的未来研究方向进行了展望. 展开更多
关键词 批归一化 白化 中间协变量迁移 随机梯度下降 归一化传播 批量重归一化 逐步归纳批量归一化 层归一化
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改进的YOLOv3的红外目标检测算法 被引量:28
8
作者 曹红燕 沈小林 +2 位作者 刘长明 牛晓桐 陈燕 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第8期188-194,共7页
复杂背景下红外多目标图像及视频的检测是目标检测的热点也是难点,为了更准确地检测出复杂背景下的红外目标,将YOLOv3算法进行改进,首先通过在算法的原有基础上增加特征尺度,提高对距离远且背景复杂的待测图像的识别精度,并将BN网络层... 复杂背景下红外多目标图像及视频的检测是目标检测的热点也是难点,为了更准确地检测出复杂背景下的红外目标,将YOLOv3算法进行改进,首先通过在算法的原有基础上增加特征尺度,提高对距离远且背景复杂的待测图像的识别精度,并将BN网络层与卷积神经网络层融合计算得到最后的检测结果,将原来的YOLOv3算法与改进后的算法的结果进行分析对比可得,改进后的算法能够将平均识别精度从64%提高到88%,将mAP从51.73提高到59.28,验证了改进后的YOLOv3算法在红外目标检测下具有更好的性能,更明显的优势。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv3算法 卷积神经网络 bn网络层 特征尺度
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融合双流三维卷积和注意力机制的动态手势识别 被引量:23
9
作者 王粉花 张强 +1 位作者 黄超 张苒 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期1389-1396,共8页
得益于计算机硬件以及计算能力的进步,自然、简单的动态手势识别在人机交互方面备受关注。针对人机交互中对动态手势识别准确率的要求,该文提出一种融合双流3维卷积神经网络(I3D)和注意力机制(CBAM)的动态手势识别方法CBAM-I3D。并且改... 得益于计算机硬件以及计算能力的进步,自然、简单的动态手势识别在人机交互方面备受关注。针对人机交互中对动态手势识别准确率的要求,该文提出一种融合双流3维卷积神经网络(I3D)和注意力机制(CBAM)的动态手势识别方法CBAM-I3D。并且改进了I3D网络模型的相关参数和结构,为了提高模型的收敛速度和稳定性,使用了批量归一化(BN)技术优化网络,使优化后网络的训练时间缩短。同时与多种双流3D卷积方法在开源中国手语数据集(CSL)上进行了实验对比,实验结果表明,该文所提方法能很好地识别动态手势,识别率达到了90.76%,高于其他动态手势识别方法,验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 动态手势识别 深度学习 双流3维卷积神经网络 注意力机制 bn
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基于改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障诊断分析 被引量:9
10
作者 程亮 董子健 +2 位作者 王树民 张金营 陈建奇 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期126-130,共5页
针对滚动轴承故障特征提取困难,导致故障诊断模型训练次数比较多且诊断准确率不够高的问题,提出基于改进樽海鞘群算法(ISSA)优化CBAM-1DCNN结构参数的滚动轴承故障诊断模型。将一维卷积神经网络(1DCNN)与注意力机制(CBAM)相结合,且在1D... 针对滚动轴承故障特征提取困难,导致故障诊断模型训练次数比较多且诊断准确率不够高的问题,提出基于改进樽海鞘群算法(ISSA)优化CBAM-1DCNN结构参数的滚动轴承故障诊断模型。将一维卷积神经网络(1DCNN)与注意力机制(CBAM)相结合,且在1DCNN中添加BN层,利用改进樽海鞘群算法对CBAM-1DCNN网络结构参数进行优化。结果表明:经改进樽海鞘群算法优化的CBAM-1DCNN滚动轴承故障诊断模型在较少的训练次数下达到最好的拟合效果和更高的故障识别精度,且具有良好的泛化能力。 展开更多
关键词 故障诊断 一维卷积神经网络 注意力机制 bn 改进樽海鞘群算法
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基于滤波器注意力机制与特征缩放系数的动态网络剪枝 被引量:8
11
作者 卢海伟 夏海峰 袁晓彤 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第9期1832-1838,共7页
结构化剪枝是模型压缩的一种有效方式,裁减掉网络中不重要的滤波器,减小网络的计算量和存储量.然而,仅仅基于滤波器自身的参数信息是无法准确判断该滤波器是否冗余.针对以上问题,提出一种利用卷积层和BN层双层参数信息的动态网络剪枝方... 结构化剪枝是模型压缩的一种有效方式,裁减掉网络中不重要的滤波器,减小网络的计算量和存储量.然而,仅仅基于滤波器自身的参数信息是无法准确判断该滤波器是否冗余.针对以上问题,提出一种利用卷积层和BN层双层参数信息的动态网络剪枝方法,该方法利用滤波器注意力机制以及BN(Batch Normalization)层缩放系数选择冗余滤波器,并对其进行裁剪.该方法具有三个优势:1)端到端的训练剪枝:训练和剪枝同时进行,训练速度更快.2)更大的优化空间:训练过程中动态调整被裁剪的滤波器,搜索最优的剪枝策略.3)更准确的滤波器选择:运用多重参数信息精确选取冗余的滤波器,提高了网络的泛化性能.实验分别在标准CIFAR-10数据集和CIFAR-100数据集上进行,尤其在CIFAR-10数据集上的实验结果表明,压缩后的ResNet56和Res Net110的浮点运算率减少40%多,但精度比基本网络高. 展开更多
关键词 结构化剪枝 动态网络剪枝 注意力机制 bn层缩放系数
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基于轻量化YOLOv4的发电机定子表面缺陷检测算法 被引量:6
12
作者 张凯 罗欣 +1 位作者 孙志刚 肖力 《计算机与数字工程》 2021年第4期686-691,710,共7页
目前大型发电机定子表面缺陷检测主要以抽转子的人工检测为主,存在检测周期长,准确率差等问题,论文提出一种基于轻量化YOLOv4的发电机定子表面缺陷检测算法,以腔内爬壁机器人为载体进行定子缺陷检测。将改进的MobileNetv3作为算法的主... 目前大型发电机定子表面缺陷检测主要以抽转子的人工检测为主,存在检测周期长,准确率差等问题,论文提出一种基于轻量化YOLOv4的发电机定子表面缺陷检测算法,以腔内爬壁机器人为载体进行定子缺陷检测。将改进的MobileNetv3作为算法的主干特征提取网络,通过在特征融合层引入CSP结构,融合卷积层和BN层的方法,使得论文算法模型体积较YOLOv4大幅减小。实验结果表明,论文算法在本文发电机定子表面缺陷数据集上的平均检测精度为98.3%,优于原始YOLOv4,模型体积比YOLOv4缩小了84.5%,检测速度提高了45.4%,表明了该方法在嵌入式平台上进行发电机定子缺陷实时检测的应用前景。 展开更多
关键词 定子缺陷检测 MobileNetV3 YOLOv4 模型轻量化 融合卷积层和bn
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退火对不同金属薄膜上的BN/MoS_(2)异质结构形貌、结构和电性能的影响
13
作者 刘春泉 熊芬 +5 位作者 马佳仪 周锦添 蒋玉琳 贺紫怡 陈敏纳 张颖 《材料热处理学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期142-151,共10页
以过渡金属硫化物、氮化硼等二维层状材料为基础,研究了一种简单可靠的集成电路制造方法。在这项工作中,采用射频磁控溅射在室温下逐层制备了M/BN/MoS_(2)(M=Al、Ti、Mo和Ag)纳米薄膜,其中BN/MoS_(2)为未发生化学反应的异质结构,然后在... 以过渡金属硫化物、氮化硼等二维层状材料为基础,研究了一种简单可靠的集成电路制造方法。在这项工作中,采用射频磁控溅射在室温下逐层制备了M/BN/MoS_(2)(M=Al、Ti、Mo和Ag)纳米薄膜,其中BN/MoS_(2)为未发生化学反应的异质结构,然后在500℃进行退火。结果表明:所制备的金属(Al、Ti、Mo和Ag)、BN和MoS_(2)薄膜均匀连续,特别是BN/MoS_(2)异质结构界面清晰、结合紧密。退火后,顶层MoS_(2)薄膜颗粒大小、粗糙度和结晶性显著提高,且杂质减少甚至消失,其中Ag/BN膜基底上MoS_(2)薄膜结晶性最好,且出现了较大的片层状形态。电性能测试显示金属/BN和BN/MoS_(2)异质结构界面的肖特基势垒使得样品的I-V特性曲线呈明显的非线性。Ti基由于退火后氧化,电阻率最大,Mo基功函数最大,电阻率其次,Ag基功函数相对较低所以电阻率较低,而Al则由于低的功函数、结构匹配及载流子浓度等因素导致其电阻率最低。 展开更多
关键词 bn/MoS_(2)异质结构 金半接触 连续逐层沉积 退火 射频磁控溅射
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大尺寸GaN微波材料范德瓦耳斯外延机理及应力调控研究
14
作者 李传皓 李忠辉 +3 位作者 彭大青 张东国 杨乾坤 罗伟科 《人工晶体学报》 CAS 北大核心 2024年第2期252-257,共6页
本文基于金属有机化学气相沉积(MOCVD)技术,以少层氮化硼(BN)作为插入层在4英寸蓝宝石衬底上开展范德瓦耳斯异质外延GaN微波材料的生长机理及应力调控方面的研究,探讨了AlN成核工艺对GaN缓冲层生长机制的影响,以及与材料晶体质量、应力... 本文基于金属有机化学气相沉积(MOCVD)技术,以少层氮化硼(BN)作为插入层在4英寸蓝宝石衬底上开展范德瓦耳斯异质外延GaN微波材料的生长机理及应力调控方面的研究,探讨了AlN成核工艺对GaN缓冲层生长机制的影响,以及与材料晶体质量、应力及电学性能等之间的关联。提出了一种基于AlN/AlGaN复合成核技术的应力调控方案,首次实现了大尺寸范德瓦耳斯(vdW)异质外延材料应力的有效管控,研制的GaN微波材料的弯曲度(Bow)为+20.4μm,(002)/(102)面半峰全宽为471.6/933.5 arcsec,表面均方根粗糙度为0.52 nm,电子迁移率达到2000 cm^(2)/(V·s)。最后,基于机械剥离实现了大尺寸晶圆级GaN微波材料与蓝宝石衬底的分离,为高导热衬底转移提供便利,为大功率射频器件的制作创造条件。 展开更多
关键词 范德瓦耳斯异质外延 金属有机化学气相沉积 GaN微波材料 少层bn 应力调控
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基于生成对抗网络的带式输送机异物检测方法 被引量:2
15
作者 张立亚 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第11期53-59,共7页
煤矿井下胶带运输图像具有照度低、细节不清晰、背景干扰等特点,现有的带式输送机异物检测模型存在精度低、灵活性差、计算量大、优化空间存在差异等问题。针对上述问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的带式输送机异物检测方法。对... 煤矿井下胶带运输图像具有照度低、细节不清晰、背景干扰等特点,现有的带式输送机异物检测模型存在精度低、灵活性差、计算量大、优化空间存在差异等问题。针对上述问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的带式输送机异物检测方法。对胶带运输过程视频文件进行预处理,分类得到正常图像、异常图像,制作实验数据集对改进GANomaly模型进行训练,再通过训练好的模型进行带式输送机异物检测。在训练阶段,将不含异物的带式输送机图像作为输入;在测试阶段,将含有异物的带式输送机图像作为输入,得到的重构图像与输入网络的原图像作差,即可得到异物的具体位置。GANomaly模型轻量化改进方法:在GANomaly基础网络模型中加入深度可分离卷积残差模块,采用深度可分离卷积代替原有主干网络中的卷积操作,大幅降低了模型计算量,同时减少了参数的冗余计算,能够明显提高异物检测速度;通过合并多个批量归一化(BN)层,加快模型的收敛迭代速度,提高模型的泛化收敛能力,有效避免梯度消失。实验结果表明,改进GANomaly模型相较于传统GANomaly模型,在运行速度上提升了6.27%,评价指标F1分数、AUC、召回率(Recall)和平均精度均值(mAP)分别提升了19.05%,22.22%,15.00%,17.14%。 展开更多
关键词 带式输送机 异物检测 生成对抗网络 GANomaly 深度可分离卷积 bn层合并 轻量化
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基于层间融合的神经网络访存密集型层加速 被引量:1
16
作者 杨灿 王重熙 章隆兵 《高技术通讯》 CAS 2023年第8期823-835,共13页
近年来,随着深度神经网络在各领域的广泛应用,针对不同的应用场景,都需要对神经网络模型进行训练以获得更优的参数,于是对训练速度的需求不断提升。然而,现有的研究通常只关注了计算密集型层的加速,忽略了访存密集型层的加速。访存密集... 近年来,随着深度神经网络在各领域的广泛应用,针对不同的应用场景,都需要对神经网络模型进行训练以获得更优的参数,于是对训练速度的需求不断提升。然而,现有的研究通常只关注了计算密集型层的加速,忽略了访存密集型层的加速。访存密集型层的操作主要由访存带宽决定执行效率,单独提升运算速度对性能影响不大。本文从执行顺序的角度出发,提出了将访存密集型层与其前后的计算密集型层融合为一个新层执行的方式,将访存密集型层的操作作为对融合新层中输入数据的前处理或输出数据的后处理进行,大幅减少了访存密集型层在训练过程中对片外内存的访问,提升了性能;并针对该融合执行方案,设计实现了一个面向训练的加速器,采用了暂存前处理结果、后处理操作与计算密集型层操作并行执行的优化策略,进一步提升了融合新层的训练性能。实验结果显示,在面积增加6.4%、功耗增加10.3%的开销下,训练的前向阶段、反向阶段的性能分别实现了67.7%、77.6%的提升。 展开更多
关键词 神经网络 训练 加速器 卷积神经网络(CNN) 访存密集型层 批归一化(bn)层
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Si_3N_4/BN层状陶瓷软层成分对材料韧性的影响 被引量:7
17
作者 昝青峰 蔡胜有 黄勇 《山东陶瓷》 CAS 1999年第2期4-8,共5页
层状结构能够有效地提高陶瓷材料的韧性,本论文用轧膜/涂层的方法制备了Si3N4/BN层状陶瓷复合材料。软层的结构及其与硬层的结合状态对整个材料的韧性非常重要,改变软层的成分可以改变软硬层间的结合强度,进而可以影响层状... 层状结构能够有效地提高陶瓷材料的韧性,本论文用轧膜/涂层的方法制备了Si3N4/BN层状陶瓷复合材料。软层的结构及其与硬层的结合状态对整个材料的韧性非常重要,改变软层的成分可以改变软硬层间的结合强度,进而可以影响层状材料的韧性。本论文研究了材料韧性随软层成分变化而变化的趋势,并对其原因进行了分析。 展开更多
关键词 软层 断裂 增韧 氮化硅 氮化硼 陶瓷
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基于多层感知器的分布式光伏发电系统发电量预估 被引量:1
18
作者 钟彬 李冰若 +1 位作者 兰巧倩 张斯羽 《电气自动化》 2023年第6期81-85,共5页
针对光伏发电有着间隔性、不确定性以及波动性等问题,研究了一种基于多层感知器的光伏发电预测系统来提高光伏发电的稳定性和连接性。首次将多层感知器引入光伏发电量预测领域,大幅提高了光伏功率预测效果。在多层感知器模块内加入批归... 针对光伏发电有着间隔性、不确定性以及波动性等问题,研究了一种基于多层感知器的光伏发电预测系统来提高光伏发电的稳定性和连接性。首次将多层感知器引入光伏发电量预测领域,大幅提高了光伏功率预测效果。在多层感知器模块内加入批归一化层,采用远程监控系统、二次控制回路、云图装置、定位装置、测控装置、计量装置以及一些综合自动化技术提高发电量预测的准确率。最终通过对各目标参数的考量,实现对分布式光伏发电系统发电量的实时预测,减少对居民用电的影响。试验结果表明,对光伏功率的预测精准度在九成以上,为下一步技术研究提供思路。 展开更多
关键词 光伏发电量预测 多层感知器技术 云图装置 批归一化层 远程监控 计量装置
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不同界面层体系对SiC_f/SiC复合材料性能的影响 被引量:4
19
作者 庞宝琳 焦健 +5 位作者 王宇 邱海鹏 李秀倩 陈明伟 邹豪 高淑雅 《航空制造技术》 北大核心 2014年第6期79-82,85,共5页
主要研究无界面层、裂解碳和氮化硼3种界面层体系对SiCf/SiC复合材料力学性能的影响:首先,三维四向编织的SiC纤维预制体分别经过无界面层处理、裂解碳界面层制备(CVI工艺)和BN界面层制备(PIP工艺)3种不同工艺处理;以聚碳硅烷为原料,采用... 主要研究无界面层、裂解碳和氮化硼3种界面层体系对SiCf/SiC复合材料力学性能的影响:首先,三维四向编织的SiC纤维预制体分别经过无界面层处理、裂解碳界面层制备(CVI工艺)和BN界面层制备(PIP工艺)3种不同工艺处理;以聚碳硅烷为原料,采用PIP工艺制备出3种SiCf/SiC陶瓷基复合材料工艺试验件;对工艺试验件的基本力学性进行研究,评价不同纤维预制体处理工艺对材料性能的影响。研究结果表明,无涂层复合材料样品的弯曲强度最高;具有PyC涂层复合材料的弯曲强度略有下降,但断裂韧性较高;具有BN界面层的复合材料弯曲强度和断裂韧性均出现了较大程度的降低。3个样品力学性能的差别主要与纤维/界面层/基体之间作用力有关。本研究结果可以用于SiCf/SiC复合材料构件制造工作中,为制造工艺的初步筛选提供参考依据。 展开更多
关键词 SICF SIC复合材料 PIP工艺 PyC界面层 bn界面层
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95%Ar+5%H2气氛退火对Ag/MoS2和Ag/BN/MoS2薄膜形貌和结构的影响 被引量:3
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作者 熊芬 姜思宇 +5 位作者 吴隽 耿仁杰 郭才胜 祝柏林 姚亚刚 刘静 《人工晶体学报》 EI CAS 北大核心 2019年第12期2186-2193,共8页
采用射频(RF)磁控溅射在室温下连续逐层沉积,然后在95%Ar+5%H 2混合气氛中进行500℃低温退火制备了Ag/MoS2和Ag/BN/MoS2纳米薄膜,采用拉曼光谱(Raman)、X射线光电子能谱(XPS)和原子力显微镜(AFM)对其结构、组成和表面形貌进行了研究。... 采用射频(RF)磁控溅射在室温下连续逐层沉积,然后在95%Ar+5%H 2混合气氛中进行500℃低温退火制备了Ag/MoS2和Ag/BN/MoS2纳米薄膜,采用拉曼光谱(Raman)、X射线光电子能谱(XPS)和原子力显微镜(AFM)对其结构、组成和表面形貌进行了研究。结果表明:所制备的纳米膜均匀连续,界面紧密且清洁。95%Ar+5%H 2混合气氛中退火能强烈影响顶部MoS2层的形貌并有效去除MoS2中的杂质氧改善其结晶性、稳定性和结构完整性;顶部MoS2层在沉积态时呈细小颗粒状,退火后呈片层状和颗粒状混合形态,特别是引入BN层后促进了其向更大更薄的片状转变,且MoS2薄膜由块状变成类层状结构。另外,电性能表征显示Ag/MoS2具有良好的欧姆接触且电阻率低,引入BN层使得Ag与BN以及BN与MoS2的界面处产生肖特基势垒从而使Ag/BN/MoS2具有整流特性。 展开更多
关键词 Ag/MoS 2 Ag/bn/MoS 2 连续逐层沉积 95%Ar+5%H 2退火
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