《Multiphysics Simulation助力解决日益复杂的设计问题 》

  • 来源专题:数控机床——战略政策
  • 编译者: icad
  • 发布时间:2019-04-23
  • 英特尔放弃5G调制解调器,高通和苹果和解 . ,然后在2010年通过收购英飞凌的蜂窝芯片组业务重新进入市场。 除了苹果,英特尔在过去三年中无法继续扩展。 高通公司与苹果公司的和解意味着英特尔将不得不与高通共享iPhone市场收益,这将给英特尔的财务带来进一步的压力。 凭借单一客户和较低的产量,英特尔无法证明其持续5G投资的合理性。 由于iPhone的设计获胜,英特尔的LTE基带出货量在2018年的日历年中达到了历史最高水平。 Strategy Analytics估计,在此高峰期,英特尔仅占全球基带处理器市场的8%。 2018年,全球基带市场规模同比增长1%,达到214亿美元。就收益而言,高通(49%)、联发科(14%)、海思半导体(13%)、三星LSI(13 发表于 2019-04-19 STM32F10存储器映像及Boot映射启动 . 以下以STM32F103F1C8T6为例介绍存储映射。该系列芯片将寄存器、输入输出端口、程序存储器、数据存储器映射在4GB的空间当中(0x0000 0000 - 0xFFFF FFFF)2^32Bytes顺序如下:0x0000 0000 --- 0x0800 0000 根据Boot引脚配置映射到Flash /Sysmem/SRAM 当中 128MB 空间0x0800 0000 --- 0x0801 FFFF Flash Memory 闪存存储空间 128KB 空间 发表于 2019-04-19 MPU6050工作原理及STM32控制MPU6050 . 以主设备产生的拒绝应答信号 (NACK)和结束标志(P)结束。拒绝应答信号(NACK)产生定义为 SDA 数据在第 9 个 时钟周期一直为高。 三·STM32控制MPU60501.硬件连接实验采用正点原子公司的 AN1507 ATK-MPU6050 六轴传感器模块MPU6050 STM32VCC <---> VCCGND <---> 发表于 2019-04-19 STM32控制MPU6050 . 1.硬件连接实验采用正点原子公司的 AN1507 ATK-MPU6050 六轴传感器模块MPU6050 STM32VCC <---> VCCGND <---> GNDSDA <---> PB9SCL 发表于 2019-04-19 STM32从菜鸟到牛人的学习方法 . 1.首先我们先看看与STM32相关的文档 我们假定大家已经对STM32的书籍或者文档有一定的理解。如不理解,请立即阅读STM32的文档,以获取最基本的知识点。如果你手上拥有ST官方主推的STM32神舟系列的板子,那么光盘都会配好这些文档,STM32的学习与ARM9的学习有一个很大的区别。ARM9的学习一般是需要购买书籍的。比如三星的S3C2440,官方的文档都是英文的,大部分工程师只能去看国内出版的书籍。英文好的同学,请不要以为你很牛,可以只看英文文档。毕竟你是中国人,你最熟悉的,理解最好的还是中文。看英文的速度还是比看中文慢一些,我们要的是最短的时间,而不是追求短时间内记住所有细节。当然,如果是一篇论文,建议看英文原版 发表于 2019-04-19 JTAG、JLink、ULINK、ST-LINK仿真器区别 . 首先要了解一下JTAG。 JTAG协议 JTAG(Joint Test Action Group,联合测试行动小组)是一种国际标准测试协议(IEEE 1149.1兼容),主要用于芯片内部测试。现在多数的高级器件都支持JTAG协议,如ARM、DSP、FPGA器件等。标准的JTAG接口是4线:TMS、 TCK、TDI、TDO,分别为模式选择、时钟、数据输入和数据输出线。 相关JTAG引脚的定义为:TMS:测试模式选择,TMS用来设置JTAG接口处于某种特定的测试模式; TCK:测试时钟输入; TDI:测试数据输入,数据通过TDI引脚输入JTAG接口; TDO

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  • 《中国航发燃机:燃气轮机复杂循环技术助力商业化发展》

    • 来源专题:能源情报网信息监测服务平台
    • 编译者:guokm
    • 发布时间:2021-12-31
    • 前言:目前世界各地的能源系统正在发生根本性变化,在"双碳"背景之下,如何通过工艺流程中燃气轮机的技术迭代优化等手段实现产业链的低碳化升级,已成为行业重点关注的问题。燃气轮机作为工业能效的关键部件,主要的新兴技术有湿压缩循环、有机朗肯循环及超临界朗肯循环。这些技术对于高效节约能源、降低成本有着巨大的能效潜力。目前这些技术主要适用于化工、石油、炼化及冶金等行业。然而,这些技术的大规模商业化应用面临极大的技术挑战,这些技术挑战可以通过加大技术创新力度来解决。为了更好地助力双碳目标,中国航发燃机结合燃气轮机循环发电技术的发展方向,深入研究燃气轮机复杂循环技术。 超临界CO2循环 超临界汽轮机技术最初在上世纪60年代初得到展示,并在90年代纳入主要原始设备制造商的产品组合中。今天,它已成为新发电厂的标准,使蒸汽压力和温度超过300bar和600℃,效率比亚临界高5个百分点。现在,行业的目标是400bar和700℃的压力和温度,并希望接近50%的效率。 与这项技术努力并行的是,在超临界压力和温度下工作的新一代封闭循环使用二氧化碳作为工作流体,在与超超临界汽轮机相似的峰值压力和温度下工作,但随着涡轮机入口温度升高到600℃以上,性能会越来越好。从技术角度来看,sCO2系统位于蒸汽轮机和燃气轮机的中间位置,与前者相比占地面积更小,效率和燃料灵活性比后者更高,甚至可以在天然气应用中实现具有成本效益的碳捕获。学术界和工业界一致认为,高于50%的效率完全在涡轮机入口温度为700℃量级的技术能力范围内。目前正在理论和实验上探索超临界CO2循环,用于第四代核反应堆、聚光太阳能(CSP)、煤粉、天然气和废热回收等多种场景。成熟度各不相同,商业系统目前可用于5到10兆瓦规模(TRL9)的废热回收,而该技术处于天然气应用的预商业阶段(TRL7-8),包括小型 (1MWe) 和大型应用(25MWe) 。在CSP应用中,目前有几个项目正在通过相关环境中的演示将该技术带到TRL6。考虑到该技术通常需要更长的时间尺度,只有在核能领域,除了一些实验室规模测试(TRL4)外,没有正在进行的大型实验项目。 可以确定许多跨领域的研究,需要紧凑、高效、具有成本效益的换热器设计,以减少换热器成本的很大一部分,并减少系统的热惯性。在使用天然气运行的系统中,需要高温氧燃烧系统以确保燃烧稳定性以扩展调节能力。必须改进涡轮机械设计,不仅是针对气路的空气热特性,而且最重要的是,轴承和密封等次要元件的设计受到此类机械的特定特性(非常高的密度和压力梯度、高表面速度和单位载荷)。还必须更好地理解作为规模函数的系统集成,因为这对于优化驱动器类型至关重要。 压缩机和泵以及系统在非设计条件下的运行。还必须制定部分负载运行策略,因为它们对性能和灵活性有非常大的影响,同时对输出范围非常敏感。就在最近,还正在研究确定可以添加到工作流体中的添加剂的不同举措,以提高在温暖和炎热环境中运行时这些循环的性能。初步结果是有希望的,但需要更多的研究来了解所得混合物的热稳定性和长期降解,以及对涡轮机械和热交换器的设计和性能的影响。 增压燃烧 从历史上看,燃气轮机的效率提高是通过展示更高的涡轮机入口温度来实现的。然而,从热力学的角度来看,恒定压力下的热量添加(燃气轮机中的布雷顿循环)产生的热效率低于恒定体积下的热量添加(汉弗莱和雷恩斯特-葛兰循环)。这是由压力增益燃烧引起的,它有可能实现与传统布雷顿循环相同的时间平均燃烧器出口温度,但压力水平更高。对于相同的涡轮机入口温度,这导致较低的压缩比(跨压缩机)和较高的整体循环热力学效率,其限制由材料和冷却技术决定。 倾斜方向,从而抑制了在PDC情况下连续产生爆震波的需要。虽然这减轻了涡轮机的入口条件,但它仍然带来了燃烧室出口处流场的不可忽视的波动:出口马赫数范围在0.9-1.7之间,压力波动超过75%,温度波动为50%,以及60°流动角波动;这些都是前所未有的涡轮进口边界条件,挑战 PGC 的工业化。最后,波浪转子依赖于在外壳内旋转的蜂窝鼓,其间具有入口和出口管道。在滚筒的通道内,动态波进一步压缩燃烧器上游的压缩机输送空气,并将燃烧气体膨胀到燃烧过程下游的较低压力和温度。 在不同的技术中,PDC被认为具有最大的效率提升潜力,但鉴于具有挑战性的设计和操作条件,RDC似乎在增强性能和可行性之间提供了更好地折中。然而,极不稳定的化学能转化率和较高的出口速度给传统工业燃气轮机带来了严峻的挑战:从爆燃模式过渡到爆震燃烧模式(特别是PDC);燃油喷射和空气混合;燃烧器与上游轴流压缩机集成;燃烧器与下游集成;控制压力。 增益和压力损失、波浪方向性 (RDC);NOX和CO排放控制;不稳定的传热和冷却流管理。这些都是需要在基础和应用层面进一步研究的领域,需要制定解决方案。 湿压缩循环 湿压缩循环的特点是工作流体的含水量非常高。这种水的目标是在全球范围内提高循环的比功,同时,根据所选的加湿技术,还可以获得净输出功率、效率和环境性能(减少NOX排放)的收益。 根据所使用的加湿技术,通常可以确定三类湿循环:第一类涉及在注入点下游注入液态水以实现完全蒸发的循环;这个概念的例子是水雾化进气冷却(WAC)、湿式压缩(TOPHAT)、水喷射的再生蒸发循环 (REVAP),以增加压缩机后面或燃烧室中的功率。另一种选择是将蒸汽注入燃烧室。诸如标准、高级或级联湿空气涡轮循环 (HAT/AHAT/CHAT) 之类的循环将液态水注入带有水回收回路的饱和塔中。后一种选择被证明具有最大的循环性能改进潜力。 这些不同选项的发展状态不同,在TRL2和TRL9之间产生不同的TRL: TRL 2用于CHAT、TOPHAT、REVAP技术;TRL4和TRL7分别用于HAT和 AHAT布局; TRL9 为循环。因此,需要对不同的组件以及系统级别进行进一步的研发。首先,在燃烧器周围,以确保接近化学计量条件和高含水量的稳定运行。对于涡轮机械,还必须更好地理解涡轮机和压气机之间的质量不平衡对非设计行为(喘振裕度的降低)的影响;最后,在注射站的下游,必须验证材料和涂层承受潮湿条件和处理工作流体热性能变化的能力,并且很可能需要能够抵抗这种环境的新材料。材料研究还旨在消除/减轻对软化水的需求,从而简化系统集成、简化操作并大大降低成本。 有机朗肯循环 当可用能源处于低温或发电机的功率输出较小时,使用水/蒸汽的朗肯循环不适合。这是由于循环的热效率降低以及涡轮机械,特别是涡轮机的设计更具挑战性。当满足这些条件时,使用有机化合物代替水成为提高热性能和简化组件设计的替代方案。这得益于有机物的特性。 化合物(比蒸汽更高的摩尔质量和分子复杂性),它比蒸汽产生更大的体积流速和更低的焓降。因此,有机朗肯循环(ORC)通常用于中小型的应用中,从几千瓦到几十兆瓦,以及能源处于中到低温(高达300℃)的应用。 用于固定发电的ORC目前已商业化,其成熟度已确定为TRL9。在过去的二十年里,循环和组件的优化已经实现了显著的性能改进和能源成本的降低。尽管如此,仍有几个领域需要进一步研究以增强系统和组件性能,并提高成本效益。需要通过利用如超临界蒸汽发生器、级联布局或循环(包括湿膨胀)等特性来实现更高热效率的新循环概念,这些特性针对某些应用(如废热回收)的特殊性量身定制。许多与工作流体相关的研究也在进行:开发和测试新的工作流体组合物,推动当前的热稳定性极限,包括混合物--似乎具有实现更高热效率的巨大潜力;考虑有机工作流体的非理想行为的涡轮机械设计方法的发展;需要更深入地了解BZT蒸气预期的非经典气体动力学,包括从计算流体动力学获得的数值预测的实验演示。 在应用方面,重型汽车行业对使用mini-ORC系统进行废热回收的兴趣也开辟了新的研究机会:开发新的系统和组件概念,能够应对固有的可变操作条件,特别是高效容积式膨胀机能够管理更大的膨胀率和系统动态。
  • 《大脑启发的计算可以在很小的方面解决大问题》

    • 来源专题:生物安全网络监测与评估
    • 编译者:yanyf@mail.las.ac.cn
    • 发布时间:2019-09-17
    • 虽然计算机变得更小,功能更强大,超级计算机和并行计算已成为标准,但我们即将在能源和小型化方面遇到障碍。现在,宾夕法尼亚州立大学的研究人员已经设计出一种2D设备,它可以提供比是或否更多的答案,并且可能比当前的计算体系结构更像大脑。 “由于传统冯·诺依曼计算架构的不可扩展性以及即将到来的'黑暗硅'时代对多核处理器技术造成严重威胁,复杂性扩展也在下降,”研究人员在今天(9月13日)的在线报道自然通讯问题。 黑暗硅时代在某种程度上已经存在,并且指的是计算机芯片上的所有或大多数设备无法立即通电。这是因为单个设备产生的热量过多。冯·诺依曼架构是大多数现代计算机的标准结构,依赖于数字方法 - “是”或“否”答案 - 其中程序指令和数据存储在同一存储器中并共享相同的通信信道。 “因此,数据操作和指令获取不能同时完成,”工程科学与力学助理教授Saptarshi Das说。 “对于使用神经网络的复杂决策,您可能需要一组超级计算机同时尝试使用并行处理器 - 并行数百万台笔记本电脑 - 这将占据足球领域。例如,便携式医疗保健设备,不能那样工作。“ 根据Das的说法,解决方案是创建大脑启发的模拟统计神经网络,不依赖于简单开启或关闭的设备,而是提供一系列概率响应,然后与机器中的学习数据库进行比较。为此,研究人员开发出一种高斯场效应晶体管,由二维材料 - 二硫化钼和黑磷制成。这些设备更节能,产生的热量更少,因此非常适合扩展系统。 “人脑在20瓦的功率下无缝运行,”达斯说。 “它更节能,包含1000亿个神经元,并且它不使用冯·诺依曼架构。” 研究人员指出,不仅能量和热量已成为问题,而且越来越难以适应更小的空间。 “尺寸缩放已停止,”达斯说。 “我们只能在芯片上安装大约10亿个晶体管。我们需要像大脑那样更复杂。” 自20世纪80年代以来,概率神经网络的概念已经存在,但它需要特定的设备来实现。 “与人类大脑的工作类似,关键特征是从一组训练样本中提取出来,以帮助神经网络学习,”工程科学与力学研究生Amritanand Sebastian说。 研究人员在人脑电图上测试了他们的神经网络,脑波的图形表示。在向网络提供许多EEG示例之后,网络可以接收新的EEG信号并对其进行分析并确定受试者是否在睡觉。 “我们不需要像人工神经网络那样需要广泛的训练周期或概率神经网络信息基础,”达斯说。 研究人员认为统计神经网络计算在医学中有应用,因为诊断决策并不总是100%是或否。他们还意识到,为了获得最佳的影响,医疗诊断设备需要小巧,便携并且使用最少的能量。 Das和同事称他们的设备为高斯突触,它基于双晶体管设置,其中二硫化钼是电子导体,而黑磷通过缺失的电子或空穴传导。该器件本质上是两个串联的可变电阻器,并且该组合产生具有两个尾部的图形,其匹配高斯函数。 从事这个项目的其他人是Andrew Pannone,工程科学和力学本科;和Shiva Subbulakshmi,印度Amrita Vishwa Vidyapeetham的电气工程专业学生,以及Das实验室的暑期实习生。 空军科学研究办公室支持这项工作。 ——文章发布于2019年9月13日