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高效线性氮化镓射频功放芯片模组研究

设计了一款基于相位失配的高线性度Doherty功率放大器(DPA),通过调节输出和输入相位失配网络,改善DPA的幅度-相位(AM-PM)特性并兼顾回退和饱和性能,并基于0.25 μm GaN HEMT工艺,设计了一款全集成DPA来验证上述方法。实测结果显示,在6.3 GHz处, AM-PM<2°,AM-AM<0.3 dB,饱和功率为41.1 dBm,6 dB回退漏极效率为45%,使用峰均比(PAPR)为7.8 dB的100 MHz调制信号,在33 dBm处,邻信道功率泄漏比(ACPR)<-43.6 dBc。

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宁德时代智能工厂实践与创新

锂电池生产是典型的离散型制造业。正因如此,锂电池企业面临着诸多问题。为满足生产制造能力和可持续发展需要,宁德时代在智能工厂的建设上不断实践与创新,为智能制造提供了一个成功模板。通过实施智能工厂战略,宁德时代也完成了智能制造三个阶段的升级跃迁。

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成都工业领域落实能耗双控制度的思考

2021年9月,国家发展改革委发布《完善能源消费强度和总量双控制度方案》,为能源清洁低碳安全高效利用作出制度安排。四川省委十一届十次全会提出“以实现碳达峰碳中和目标为引领、推动绿色低碳优势产业高质量发展”,从做“加法”的角度明确了培育发展新动能的基本思路。从做“减法”的角度看,能耗双控制度是实现“双碳”目标的重要抓手,有利于协同推进节能减排、减污降碳,倒逼产业结构、能源结构调整。工业是产生碳排放的主要领域之一,应当加强产业布局、结构调整与能耗双控的衔接,加快工业绿色低碳转型和高质量发展。

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纺织企业全流程智能纺纱工厂的建设管理

公司2018年建设的全流程智能纺纱工厂,由裕大华集团公司牵头、经纬纺织机械股份有限公司(以下简称经纬纺机)、国机智能技术研究院有限公司(以下简称国机智能)、武汉纺织大学共同参与建设的项目。项目纳入国家工信部 2018年“全流程智能纺纱新模式应用”,项目任务书执行期为2018年1月至2020年12月。2018年12月完成所有主机设备安装,开始试生产。2019年3月开始运行,主要生产高端精梳紧密纺纱线40-120支。2019年6月,项目经中纺联组织专家现场鉴定:该项目技术成熟,生产稳定,总体技术达到国际先进水平。“国产化装备智能纺纱关键技术创新及产业化应用”项目获2019年度中纺联科技进步奖二等奖。公司先后被评为中纺联“全行业智能制造试点示范企业”和“武汉市工业智能化改造提升试点示范企业”等荣誉称号。

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预拌混凝土智能工厂建设之思考

当前,面对政策、市场、材料、工艺、环保等诸多因素的影响,预拌混凝土行业的可持续发展面临巨大的挑战[1]。与此同时,新一代信息技术与传统产业的深度融合,不断助力传统行业焕发新的活力[2]。为保持持续的竞争力,预拌混凝土企业亟需转型,智能制造作为行业转型的必由之路,其在思想上已然成为行业共识。中建西部建设股份有限公司与中国混凝土与水泥制品协会及行业内的其他企业一起,将积极探索信息技术如何赋能预拌混凝土行业的良性发展。

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企业智能工厂转型的思考与建设重点

智能工厂是实现智能制造的重要载体,主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施,实现生产过程的智能化。智能工厂已经具有了自主能力,可采集、分析、判断、规划;通过整体可视技术进行推理预测,利用仿真及多媒体技术,将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构,具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此,智能工厂实现了人与机器的相互协调合作,其本质是人机交互。

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流程工业智能优化制造建议及智能工厂应用案例

流程工业是我国国民经济发展的支柱产业和基础原材料工业,主要包括石油、化工、矿业、钢铁、有色、电力、建材等高能耗行业。经过数十年的发展,我国已成为世界上门类最齐全、规模最大的流程工业制造大国,其产业集中化的程度和规模世界罕见。 近几十年来中国流程工业虽然有了长足发展和进步,但总体生产制造效能与国际先进水平相比还有一定差距,目前流程工业的发展正受到资源、能源、环境方面的严重制约,如何由“全球制造大国”向“全球智造强国”转变,急需制定创新驱动、智能转型发展的战略。

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Statlink星座覆盖与时延分析

2020年4月23日,SpaceX发射第七批共计60颗星链(Starlink)卫星,也使得星链星座在轨卫星达到420颗。Starlink星座定位是全球卫星互联网,据马斯克所说是要实现50ms以内的时延,与地面光纤网络相当。那么,当前420颗卫星所能提供的互联网服务时延能达到多少呢?完成部署第一阶段1584颗卫星时,所能提供的服务时延能降低到多少?

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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