一种基于SBS和环氧树脂体系的沥青路面旧料再生利用混合料及其制备方法

    公开(公告)号:CN115124282A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210811700.3

    申请日:2022-07-11

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于SBS和环氧树脂体系的沥青路面旧料再生利用混合料及其制备方法,再生利用混合料包括环氧树脂体系混合物、SBS、基质沥青以及沥青路面旧料,其中,按照质量份数计算,环氧树脂体系为10‑50份,SBS为4‑10份,基质沥青为0‑66份,沥青路面旧料为20‑86份;制备时,根据沥青路面旧料的胶结料含量将一定量的环氧树脂体系混合物和SBS加入拌锅内搅拌;接着将基质沥青倒入拌锅内并搅拌;最后将烘干后的沥青路面旧料投入含有环氧树脂体系混合物、SBS和基质沥青的拌锅内搅拌制备形成再生混合料;本发明极大改善了环氧树脂体系再生混合料的低温及疲劳性能,减少了路面材料对矿物集料的需求,同时减少环氧树脂体系混合物用量,降低路面造价。

    面向二值化神经网络的基于电压调制的计算阵列

    公开(公告)号:CN110717580B

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN201910922121.4

    申请日:2019-09-27

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提出面向二值化神经网络的基于电压调制的计算阵列,涉及模拟集成电路技术领域。计算阵列包括多个计算模块,每个计算模块包括数字计算单元、模拟计算单元。其中模拟计算单元包括由多个晶体管组成的模拟计算子单元;模拟计算单元的输入和输出数据均是电压信号。计算阵列包括数字计算阵列、模拟计算阵列。其中模拟计算阵列包括先入先出阵列和模拟计算单元阵列。本发明提出的计算阵列可以根据任务需求进行扩展,最大限度提高计算性能,降低访存要求,节省数据存储资源。通过流水操作实现各个计算子系统的协同操作。在模拟计算单元中,通过对模拟电压的堆叠完成数据的累加,大大提高运算的速度和性能。

    一种适用于低温潮湿环境的固化冷补料及其制备方法

    公开(公告)号:CN113860799A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111197495.8

    申请日:2021-10-14

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种适用于低温潮湿环境的固化冷补料及其制备方法,所述用冷补料包括如下重量份的组分:RAP料64‑78份、新集料16‑31份、再生剂0.9‑1.1份以及冷补沥青3‑5份。其中冷补沥青按重量份计包含以下组分:改性沥青45‑56份,皂液28份,低温固化环氧胶(潜伏性环氧树脂)20‑26份。制备方法是:将再生剂缓慢匀速加入预热后的RAP料中,拌和均匀后,加入冷补沥青、预热的新集料,拌和均匀,待温度≤80℃时出料。与现有技术相比,本发明所述冷补料具有在低温潮湿环境下与破损路面快速结合的优势,应用于道路养护、应急维修领域的前景广阔。

    三值神经网络稀疏性权重的压缩计算单元

    公开(公告)号:CN112865804A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110034136.4

    申请日:2021-01-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种三值神经网络稀疏性权重的压缩计算单元,涉及神经网络硬件加速领域,包括依次连接的权重近似处理单元、哈夫曼编码单元、权重整合单元、序列检测译码模块和计算优化配置模块;本发明的近似压缩计算单元,通过对权重进行近似处理获得更高的稀疏性,通过对网络中大量重复出现的权重进行压缩编码,通过卷积计算结果的复用以及针对三值神经网络近似计算降低计算工作量,从而减少系统整体面积与功耗。

    一种基于布斯编码的16*8近似乘法器片上动态计算系统

    公开(公告)号:CN112612446A

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN202011480410.2

    申请日:2020-12-15

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于布斯编码的16*8近似乘法器片上动态计算系统,属于计算、推算或计数的技术领域。本发明中,输入的运算数据经过数据预加载模块读出有效位宽;将读到的有效位宽再输入相应的数据计算模式动态预解析模块,根据有效位宽将输入数据分为不同的类型,并作为配置近似方案的重要依据;将此前得到的数据位宽输入容许误差计算模块,计算最大容许误差;近似乘法器结构动态配置运算模块根据数据类型给出基础近似方案;比较该方案对应误差与最大容许误差,根据比较结果不断调整近似方案,最终得到最适合的方案,算出近似结果。在误差容许范围内找到最适合的近似配置方案,实时对乘法运算进行动态配置,使精度和功耗的选择更加灵活。

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