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为了提高扫描隧道显微镜微位移工作台的定位精度,提出了一种基于遗传算法的神经网络PID控制方案。微位移工作台以压电陶瓷为驱动器、柔性铰链为导向机构,在分析工作原理的基础上,建立了工作台的数学模型。神经网络PID控制器对工作台进行闭环控制,能够在线调整网络加权值,实时改变PID控制器的系数,减小工作台的位移误差。利用遗传算法的全局搜索能力对BP网络的初始权值进行学习优化,有效消除了神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的缺陷,改善了控制器的控制效果。性能测试表明,12μm阶跃参考输入下的稳态误差从3.24%减小到2.55%,稳态时间从1.7 s缩短到1.1 s。 相似文献
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针对目前扫描隧道显微镜超高精度位移的要求,提出了一种基于神经网络的精密工作台控制方案。在分析微位移机构工作原理的基础上,建立了工作台的数学模型。神经网络辨识器在线辨识工作台的机械参数,神经网络自学习PID控制器代替传统PID控制器,实现了样本的在线采集,有效克服了神经网络控制器需要离线训练的缺点。利用BP网络的自学习和自适应能力,实时调整网络加权值,改变控制器的控制系数,增强了系统的实时控制性能。实验结果表明,相对于传统PID控制算法,参考位移量为10μm时,达到稳态值的时间从3.8 s缩短到1.8 s,稳态误差从4.2%减小到1.9%。 相似文献
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为了更精确地确定电子束抗蚀剂的反差,借助优化的电子散射模型,利用改进的Monte Carlo算法模拟了电子束在固体中的散射过程,得到了不同曝光条件下抗蚀剂中的能量沉积分布,再结合电子的空间分布密度函数,根据反差的定义,提出了一种计算电子束抗蚀剂反差的简单模型,计算结果与实验结果基本一致.对不同曝光条件的反差计算显示,随着电子初始能量的增加,反差值减小,随着抗蚀剂厚度的增加,反差值增大. 相似文献
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为了更精确地确定邻近效应参数,借助优化的电子散射模型,利用改进的Monte Carlo算法模拟了电子束在固体中的散射过程,得到了不同曝光条件下抗蚀剂中的能量沉积分布。利用最小二乘非线性曲线拟合法对该分布进行了双高斯拟合,得到了邻近效应参数α,β和η的值,并与实验结果进行了比较发现,最小二乘非线性曲线拟合法可以用于邻近效应参数的确定。对不同曝光条件的参数拟合显示,增加入射电子束能量,α减小,β增大,而η几乎不变;增加抗蚀剂厚度,α增大,β和η变化不明显;增大衬底材料原子序数,β减小,η增大,而α几乎不变。所得结果不但能为电子束曝光条件的优化、邻近效应的降低提供理论指导,而且还能为邻近效应校正快速地提供精确的参数。 相似文献
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郝慧娟 《河南机电高等专科学校学报》2014,(4):72-77
面对当前食品原料价格持续上涨、食品安全风险增加、人力成本大幅提高等压力,高校餐饮组织的采购问题日益突出。从供应链管理的角度看,高校餐饮组织采购管理中存在组织设计不合理、采购流程环节缺失、采购方式单一、供应商的选择机制不健全等问题,通过采取组织结构的调整、采购流程的再造,采购有关机制的规范等措施,能从很大程度上优化高校餐饮组织的采购管理,提升采购管理的绩效。 相似文献
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CHI900扫描电化学显微镜自带的软件不能直接将实验数据或者面扫描图形转换为三维扫描图形,由此提出了基于VC和Matlab混合编程的图形处理软件,实现了三维图形的转换,利用小波阈值对实验曲线降噪,取得了较好的处理效果。 相似文献