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該項目應用領域：可替代現有各種管殼式換熱器方案，尤其對貴重材料應用的經濟性更好，如銅管干式蒸發器、鈦管閉式冷卻器等。

YXPHM系列模塊是面向高校實驗室、科研院所以及成品電力電子制造廠商的系列功率拓撲模塊。具備穩定的可靠性和良好的擴展性，種類豐富，囊括了現今主流的電力電子拓撲結構。外殼采用透明的亞克力板材，美觀實用，用戶可以方便觀察內部的硬件結構，簡潔的輸入輸出設計，減去用戶對模塊中間環節的困擾，讓用戶更專注的投入到核心研發中。 YXPHM系列采用基于模型設計的理念，脫胎于研旭成熟產品光伏并網逆變器與風機變流器等成熟產品，又結合了研旭多年的模塊化組件與開放式平臺研發經驗，對該拓撲結構與驅動電路、傳感器電路、信號處理電路進一步集成，同時提供實際控制器接口、快速原型控制器結構與實際控制器模塊，為用戶提供性價比更好的模塊化產品。

有效解決了對化石燃料（煤、石油和天然氣等）和固體廢棄物燃燒產生的煙氣中含有粉塵顆粒、SOx、NOx等對環境有害成分的凈化難題。

本發明公開一種瀝青路面模量反算方法，包括：對瀝青路面的路面結構層進行簡化，將相鄰且材料類型相同的路面結構層視為簡化層，并且每一簡化層所包含的結構層之間的模量差值不大于N MPa，將土基單獨視為土基層；在土基層及各簡化層中布置垂直應變傳感器，且保證布置完成的所有垂直應變傳感器位于同一垂直方向；在瀝青路面表層施加荷載，且該荷載位于各垂直應變傳感的正上方，并通過垂直應變傳感器采集土基層及簡化層的垂直應變數據；將采集到的垂直應變數據作為反算參數進行模量反算；N的取值為250～350。通過該方法將原結構組合簡化從而優化了模量反算計算過程，解決了反算模量與實際狀態不符的技術難題。

隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數據存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數據總線進行數據傳輸，在面向大數據分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統的主要瓶頸之一：數據總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統把傳統以計算為中心的架構轉變為以數據為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數據存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統可以避免數據在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統計算系統中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協同等多方面原始創新，解決了系統精度損失等被廣泛關注的難題： 材料與器件創新。科研團隊選擇了電學特性穩定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強層的新原理器件結構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創新。開發了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創新。提出了混合訓練算法，僅用小數據量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發表于《自然》《自然·納米技術》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統，集成了8個憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計算設備的算力。全系統的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數據集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優勢。

項目成果/簡介:隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。

01項目背景 片上網絡將片上路由器按照一定的拓撲結構互連，從而構成一個片上微網絡結構。不同功能的IP核通過網絡接口NI接入到片上網絡中來，網絡接口對IP核發送的數據進行數據封裝，形成固定格式的分組。片上路由器根據分組的目的地址信息，將數據分組在網絡中正確的傳輸到目的IP核。片上網絡可以為系統中任意一對IP核之間實現透明的數據通信。互連網絡中的一些控制協議，例如流量控制機制、路由算法、任務調度機制、服務保障機制等，都可以應用到片上網絡中來，以提高系統的通信效率。由于片上網絡采用分組交換，IP核之間數據通信的基本數據單元是分組，不同的分組根據目的地址信息在網絡中獨立傳輸。片上網絡技術能夠有效的克服基于總線結構的片上系統在大規模集成下的瓶頸，在時延、吞吐、功耗、可擴展性和可靠性等方面體現出了巨大的優勢。多核，多片架構將成為芯片設計的發展趨勢。 處理器多芯片之間的通信已經成為制約系統性能的瓶頸，處理器之間進行數據交互的能力或將成為下一個集成電路發展的關鍵技術指標。針對不同應用場景和性能要求，根據各自的架構設計出更適合的高效而可靠的片間互連(NetworkonPackage，NoP)協議，將使得集群芯片的性能得到進一步優化。 02項目簡介 研究基于路由交換的異構計算系統算力擴展總體架構，包含異構計算資源節點之間、片上交換路由與片上處理資源之間、片上處理資源與外部接口之間的互連結構與互連拓撲，如圖3所示。 設計與物理層解耦的輕量級網絡架構，使之可以在不同的物理連接方式之上靈活的構建多種拓撲的網絡。針對機載計算任務的算力提升需求，研究異構計算節點的算力擴展問題，通過基于路由交換的、可擴展的互連構建異構計算系統，采用輕量化互連協議實現異構計算節點的低延時、高帶寬互連，驗證基于路由交換的異構計算系統對于特定應用的高速并行分布式處理效果。本系統的主體思想是將片上網絡（NetworkonChip，NoC）互連協議擴展到片間互連（NetworkonPackage，NoP），實現芯片內部計算資源到集群芯片的延伸。

與高速飛行的飛機不同，微小型無人機體積小，重量輕，飛行速度低，更容易受到環境湍流的影響，需要高靈敏度的小型氣流傳感器提供全面的空氣動力學信息。如何讓微小型無人機像鳥類一樣感知和操縱氣流一直是航空和傳感器領域的難題。 面向微小型無人機的飛行參數測量，北航研發團隊研制出一種基于氧化釩的高靈敏度柔性流速傳感器，實現了0.11 mm/s和0.1°的超高流速和角度分辨力，實驗驗證了攻角、側滑角和空速的多參數感知能力，并完成了微小型無人機飛行速度以及機翼微振動的測量，為微小型無人機提供了低成本、高精度的大氣參數傳感方案。 該傳感器基于量熱式原理，由中心微加熱器產生恒定溫差，四周的熱敏電阻陣列測量溫度分布，根據熱敏電阻陣列測得的溫度差準確反映流速大小及方向。采用懸空型隔熱結構以及高電阻溫度系數材料氧化釩作為熱敏電阻以增大傳感器的測量靈敏度。在聚酰亞胺基底上通過MEMS工藝加工了總厚度90μm的超薄柔性流速傳感器，實現了微小型無人機的曲面貼附功能。經風洞測試，流速傳感器的理論分辨力達0.11 mm/s,流速測量重復精度約為測量值的0.5%，響應時間約為20ms。在10 m/s時，流速傳感器的最大角度靈敏度為36.7 mV/deg，噪音水平為1.78 mV，根據2σ準則計算出其理論角度分辨力為0.1°。 研究團隊已經完成流速傳感器工程化樣品的制備，并將兩個流速傳感器裝載到一個微小型無人機平臺上進行飛行參數感知應用。結果表明平均飛行速度的估計誤差低于0.2 m/s。由于流速傳感器的高靈敏度特性，它甚至捕捉到了機翼的微振動信息，并與外置IMU模塊顯示了相同的機翼振動頻率。這項研究展示了一種柔性高靈敏度流速傳感器，拓寬了流場感知在微小型無人機姿態檢測、空速估計以及飛行安全監測方面的應用，為無人機的飛行參數測量提供了創新的設計思路與發展前景。