基于128°YX-LiNbO3压电材料的DMS滤波器设计

设计了一种基于128°YX-LiNbO₃压电材料的双模耦合声表面波(DMS)滤波器。采用耦合模(COM)模型进行理论分析,得到DMS滤波器的二维器件模型,再采用COMSOL进行二维器件仿真分析,得到单级DMS滤波器。为了消除该DMS滤波器在其低端近阻带附近出现的肩峰,该文提出将DMS滤波器表面覆盖一层SiO₂薄膜,形成温度补偿结构,从而解决低端近阻带附近的肩峰。结果表明,设计的DMS滤波器的中心频率为891.0 MHz,最小插入损耗为-1.29 dB,1 dB带宽为34.0 MHz,相对带宽为3.8%,矩形系数为2.94,带外抑制约为-20 dB。     

改进的双模型结构RBF神经网络及其应用

提出了离线结构学习和在线权值校正相结合的双模型结构RBF神经网络,以离线学习和在线校正相结合的方式实现网络的自学习和自校正,满足了软测量仪表现场应用的要求。针对应用过程中出现预测误差过大的现象,通过对网络算法进行分析,研究影响网络预测精度的因素,在此基础上,提出了以K均值聚类法和递推下降算法相结合的RBF神经网络建模改进算法,仿真结果和实际应用证明了改进算法的有效性。     

双模态电层析成像敏感场电磁特性研究

基于有限元法对电容-电阻双模态成像系统中的敏感场电磁特性进行分析.分别推导出电容层析成像和电阻层析成像中敏感场的数学模型和等价泛函,并对敏感场电磁特性进行有限元法解析,将分析的电位值进行三维图形化,为进一步研究电容-电阻双模态成像系统的图像重建提供了有意义理论和实验支持.     

相关乘法噪声驱动下双模激光中的新现象

研究了相关乘法噪声驱动下双模非均匀展宽激光的定态统计性质。乘法噪声之间的关联强度以参数η（０≤η≤１）来衡量。发现了激光的定态行为的两个新现象：（１）在激光失谐工作时，如果η被调至与模间耦合常数相等，则原来互相耦合的两模光强成为相互独立；（２）在两模有相同泵参数情况下，保持η与模间耦合常数的差值为零并调谐激光工作至谱线中心，则在这一过程中，平均光强连续变化，但光强的定态分布、涨落及同时互关联会在达到谱线中心时出现不连续变化（除了泵参数为两倍乘法噪声强度这一特殊情况外）．     

双模旋转式嵌件自动装载注塑模具设计

结合塑件带嵌件自动注塑成型的要求,设计了一种基于双色成型模式来进行嵌件注塑成型的双模成型模具,模具由两副子模具构成,一副子模具用于嵌件的自动装配,一副用于塑件的注塑成型。两副模具通过旋转支架的往复旋转对调来达到更换两副模具型腔的目的,从而实现嵌件自动安装于注塑模具模腔内后,进行塑件的自动化注塑。嵌件自动装配模具的使用,有利于减少注塑生产安全隐患和提高注塑生产效率。嵌件自动装载机构包括嵌件送料机构、嵌件排位机构、和嵌件模板压杆机构3个子机构,机构充分借用模具模板的开闭功能,利用油缸驱动齿轮转动来实现嵌件在模具动模顶杆上的输送、按序排列及自动压入顶杆上,实现嵌件的在模腔内的自动安装,机构设计新颖,有利于减少自动化生产成本。注塑子模具采用一次开模,两次顶出的方式来实现塑带嵌件塑件的完全脱模。     

导引头共形相控阵天线研究进展

对双模导引头研制中的瓶颈技术,即复合传感器问题进行了分析,讨论了共形相控阵天线在双模导引头应用中的优势,介绍了共形相控阵天线的发展与研究现状,探讨了开发共形相控阵天线需要解决的关键技术难题和可能的技术途径。最后,对导引头共形相控阵天线的发展前景作出了预测。     

基于BI-TCP卷积神经网络的纸机轴承故障诊断方法研究

针对传统纸机轴承故障诊断模型无法有效提取轴承振动信号深层特征而导致诊断精度难以提高,基于深度学习网络模型参数量过大的问题,提出了一种基于双模态输入和双通道并行卷积神经网络（BI-TCP-CNN）的纸机轴承故障诊断方法。该方法首先在输入数据方面进行创新,将轴承振动信号分别转化为对应的格拉姆角场（GAF）矩阵与欧式距离矩阵,并将二者成对组成的二维矩阵作为网络的输入;其次,利用双通道并行的浅层卷积神经网络提取信号中的不同特征并进行融合,在提高特征完备表达的同时大幅降低了模型的参数量。在凯斯西储大学（CWRU）数据集与实验室搭建的故障诊断实物平台上进行的实物验证结果表明,该方法在CWRU数据集以及实物平台上的故障识别精度均在99.2%以上,可很好地实现对纸机轴承的故障诊断。     

基于专家PID和模糊PID的双模态改进型Smith预估器在苛化工段的应用

针对碱回收过程中苛化温度滞后时间长、惯性大及非线性的特点,结合专家PID和模糊PID智能算法,设计了专家/模糊双模态改进型Smith预估控制系统。根据温度的偏差选择专家PID或模糊PID控制器,来提高准确性和快速性。最后仿真和实际应用表明,改进型Smith预估控制系统可有效抑制滞后时间长对系统稳定性的影响,控制效果良好。     

一种改进遗传算法在抽油机节能器中的应用

提高油田抽油机的电能利用率一直是人们关心的一个热点。传统的方法是采用双模控制技术（bang—bang和PID控制相结合）,但由于模型的不确定性等因素,难以获得满意的控制效果。为此该文设计了一种基于改进遗传算法的PID模糊控制器,通过检测抽油机的电压与电流之间的相位差,实时构建不同工况条件下的系统模型,采用改进遗传算法与模糊控制相结合的技术,优化PID整定参数。仿真和实验表明,控制器具有很好的控制效果。     

双模小灵通,前景难认同

近日,媒体报道了双模小灵通在某些地方热销。可事实是,从2003年到现在,小灵通在大发展,双模小灵通却始终没能在市场上热起来。这是为什么呢？