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1.
基于铌酸锂(LN)薄膜的横向激发体声波谐振器(XBAR)能够兼具大机电耦合系数(K2)和高谐振频率(f)特性,有望满足5G应用的频段要求。然而,常规LN薄膜单层XBAR结构的温度稳定性较差,频率温度系数(TCF)较低。该文提出一种具有SiO2温度补偿层的SiO2/LN双层结构XBAR,并建立了精确分析层状结构XBAR的有限元模型。理论分析表明,该双层结构XBAR上激励的主模式是一阶反对称(A1)兰姆波。通过合理优化结构参数配置,能够获得高谐振频率(f~4.75 GHz)和大机电耦合系数(K2~8%),同时其温度稳定性也得到显著改善(TCF~-36.1×10-6/℃),相较于单层XBAR结构提高了近70×10-6/℃,这为研制温补型高频、大带宽声学滤波器提供了理论基础。 相似文献
3.
该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e33增加、刚度 下降,导致Al1-xScxN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al1-xScxN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。 相似文献
4.
通过结合综合管廊的行业特点补充和细化评价指标,建立综合管廊PPP项目VFM评价指标体系,改进以往评价指标缺乏针对性的问题。利用C-OWA算子和两维语义专家组合赋权法计算专家权重,对评分进行修正以提高评价的准确性。以海口市城市地下综合管廊项目为例,验证该模型的可行性和实用性。 相似文献
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8.
电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障,应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术,结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务,结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块,提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型(SA-Unet)。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略(Stage input fusion strategy, SIFS),充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块(Stage attention module,SAM)聚焦电力线特征,从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明,该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。 相似文献
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针对汽车仪表盘设计过程中无法有效满足用户需求的问题,提出了基于产品语义分析的仪表盘设计方法。采用词语逆频率加权算法(TF-IWF)提取用户对产品需求评价中的关键词,利用Word2vec词向量模型计算使其向量化;利用K-Means将用户关键词进行聚类,选取高权重的关键词作为产品特征来设计汽车仪表盘。该方法能够有效指导汽车仪表盘造型和界面的特征设计,帮助设计人员更好地把握产品开发方向,满足用户期望,为汽车仪表盘设计研究提供了一种新的思路与方法。 相似文献