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1.
基于GaN HEMT工艺研制了一款8~12.5 GHz宽带6 bit数字移相器.通过采用优化的宽带拓扑和集总元件,以及在片上集成GaN并行驱动器,提高了移相精度,缩小了芯片的尺寸,减少了控制端数量.测试结果表明,在8~12.5 GHz频带内,全部64个移相状态下,插入损耗小于11 dB,输入回波损耗小于-14 dB,输出回波损耗小于-16 dB,移相均方根误差小于1.8°,幅度变化均方根误差小于0.5 dB.在8 GHz频率下,1 dB压缩点输入功率高达33 dBm.芯片尺寸为5.05 mm×2.00 mm×0.08 mm.  相似文献   
2.
目标跟踪是计算机视觉中重要的研究领域之一,大多跟踪算法不能有效学习适合于跟踪场景的特征限制了跟踪算法性能的提升。该文提出了一种基于空间和通道注意力机制的目标跟踪算法(CNNSCAM)。该方法包括离线训练的表观模型和自适应更新的分类器层。在离线训练时,引入空间和通道注意力机制模块对原始特征进行重新标定,分别获得空间和通道权重,通过将权重归一化后加权到对应的原始特征上,以此挑选关键特征。在线跟踪时,首先训练全连接层和分类器层的网络参数,以及边界框回归。其次根据设定的阈值采集样本,每次迭代都选择分类器得分最高的负样本来微调网络层参数。在OTB2015数据集上的实验结果表明:相比其他主流的跟踪算法,该文所提算法获得了更好的跟踪精度,重叠成功率和误差成功率分别为67.6%,91.2%。  相似文献   
3.
机械臂数字孪生模型的评价过程中首要环节是对机械臂概念设计方案进行评价,评价方法的优劣性直接影响整个机械臂的设计与制造.提出一种基于价值函数的层次分析法,在功能分析和形态学矩阵的基础上构建了混合的方案评价模型.在原有的层次分析法过程中,对两个因素之间的比较采取指标价值函数的方式,提高了层次分析法的客观性.研究机械臂的数字孪生概念域模型,解决了机械臂设计方案的选择与优化的问题;结合专家知识,使选择的方案具有专家水平,提高了其评价的客观性;基于价值函数的层次分析法,开发了机械臂数字孪生概念域评价软件.  相似文献   
4.
在生物信息学领域,人工智能方法在预测药物分子的物理化学性质和生物活性中获得了重大成功,特别是神经网络已被广泛应用到药物研发中.但是浅层神经网络的预测精度低,深度神经网络又容易出现过拟合的问题,而模型融合策略有望提升机器学习中弱学习器的预测能力.据此,文中将模型融合方法首次应用到药物分子性质的预测中,通过对药物分子的化学结构进行信息化编码,采用平均法、堆叠法融合浅层神经网络,提高对药物分子pKa预测的能力.与深度学习方法相比,堆叠法(Stacking)融合的模型具有更高的预测准确性,其预测结果的相关系数达到0.86.通过将多个弱学习器的神经网络有机组合可使其达到深度神经网络的预测精度,同时保留更好的模型泛化能力.研究结果表明,模型融合方法可提高神经网络对药物分子pKa预测结果的准确性和可靠性.  相似文献   
5.
为了提高某选矿厂磨矿分级的综合效率及可操作性,针对一段磨矿分级磨机利用率不高、分级返砂比及分级效率低,二段磨矿分级能力富余等问题,通过优化一段磨矿介质制度及一段旋流器结构参数来实现一段磨矿分级循环负荷往二段磨矿分级转移,使球磨机的处理能力和利用系数以及水力旋流器的分级质效率等指标都得到了优化,改善了磨矿分级中排矿、返砂和溢流中的粒级分布,降低了一段球磨机的钢耗和电耗,节能降耗效果显著,为后续浮选作业提供了易选粒级的原料.  相似文献   
6.
7.
8.
为高效制备织构压电陶瓷,以球状Pb(Ni1/3Nb2/3)O3-PbZrO3-PbTiO3 (PNN-PZT) 为基体粉体,片状BaTiO3 (BT)为模板粉体,采用光固化成型技术代替传统流延技术制备织构压电陶瓷。研究了粉体形貌对打印浆料流动性的影响、浆料的光敏参数以及不同BT含量织构陶瓷的晶体结构和电学性能。结果表明,球状粉体浆料具有低黏度的特性,能够有效提高打印浆料的固含量,最大固含量可达86%(质量)。此时陶瓷浆料的临界曝光量与透射深度分别为127.5 mJ/cm2和21.1 μm。打印后的PNN-PZT-BT陶瓷沿[00l]c方向生长,BT模板粉体含量从1%增长到5%,陶瓷的织构度由42%增到92%。当BT含量为3%时,样品具有最高的压电常数d33=1047 pC/N。与传统的流延法相比,SLA技术的工艺优势在于制备周期短,稳定性高,能够有效降低织构陶瓷的制备难度。  相似文献   
9.
柿竹园钨钼铋萤石多金属矿伴生有少量的磁铁矿,其全铁品位为7.15%,磁铁矿中铁品位为1.68%,占全铁的23.50%。该钨钼铋萤石多金属矿整个选矿工艺流程采用“柿竹园法”,其中,在回收钨、钼、铋、萤石等有用矿物前,采用中磁磁选将磁铁矿优先脱出,以避免磁铁矿对后续选别作业造成干扰,产出磁铁矿粗精矿。由于近年来铁矿石价格上涨态势明显,为进一步提高矿产资源的综合利用率和挖掘企业新经济增长点,决定对该磁铁矿粗精矿进行提质选矿实验研究。通过对该磁铁矿粗精矿矿石性质进行研究,发现该磁铁矿粗精矿存在嵌布粒度细、含磁硫高的特点。为提高磁铁矿精矿品质,必须提高磁铁矿精矿中铁的品位,同时还要降低磁铁矿精矿中硫的含量。提高磁铁矿精矿铁品位采用细磨的方法,使磁铁矿充分单体解离,然后通过弱磁选可将铁精矿品位提高;而要降低磁铁矿精矿中硫含量的方法,一般来说采用反浮选脱硫,需要通过实验找到跟该矿石性质相适应的反浮选脱硫工艺流程与参数,确保磁铁矿中磁硫的高效脱除。在经过系统的选矿实验研究后,确定了采用先脱磁再反浮选脱硫,再通过阶段磨矿阶段选别的选矿工艺流程,可以大幅度提高最终磁铁矿精矿品质。在磁铁矿粗精矿品位TFe 38.19%、含S 4.51%时,可以获得最终磁铁矿精矿品位TFe 60.85%、含S 0.99%,铁作业回收率72.13%的良好实验指标。该工艺在现场得到应用,通过优化现场流程结构配置,取得良好效果,为企业新增经济效益显著。   相似文献   
10.
陈友广  陈云  谢鲲鹏 《机电工程》2022,39(5):662-667
在行星齿轮箱齿轮的实际工程应用中,针对故障发生的早期阶段,其非平稳性、非线性振动特征信号导致故障诊断准确率低的问题,提出了一种基于MEEMD-SDP图像特征和深度残差网络的齿轮故障诊断方法。首先,采用了改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)方法对齿轮振动信号进行了分解,获得了能够反映齿轮振动信号信息的固有模态函数(IMF);然后,通过对称点图案(SDP)分解方法提取了IMF分量,将其变换到极坐标下的雪花图像特征,并组成了特征向量;最后,引入深度残差网络(DRN)模型,实现了对行星齿轮箱齿轮不同故障的识别与分类,同时将其与卷积神经网络(CNN)模型进行了对比,并在东南大学公开的齿轮箱数据集上进行了不同模型对齿轮状态故障识别准确率的对比实验。研究结果表明:SDP图像特征能够全面表征齿轮的状态信息,相较于CNN模型,采用DRN模型对齿轮进行诊断得到的平均准确率有明显提高,可达到98.1%,能验证基于MEEMD-SDP图像特征和深度残差网络方法的有效性;研究结果对提升现有行星齿轮箱齿轮故障识别的准确率具有一定的价值。  相似文献   
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