基于LabVIEW的网络通信技术研究

基于虚拟仪器的网络通信技术是测试领域发展的一个新方向，据此可以实现远程参数的实时测量。介绍了利用LabVIEW中的DataSocker技术编写了客户／服务器模式的网络通信程序，给出了正弦模拟信号的实际传输结果。     

半导体封装快速养护炉炉温分布的计算机仿真

半导体封装快速养护炉是半导体封装过程中的一个关键设备。半导体封装粘结工艺养护过程要求炉内温度均匀分布，现有养护炉不能满足这一要求。通过对某养护炉炉内温度场的计算机仿真分析发现，现有养护炉在设计上存在缺陷，通过加长养护炉的方法，可以改善养护炉内温度场的分布，满足半导体封装粘结工艺养护的要求。     

半导体封装快速养护炉辐射传热分析

半导体封装快速养护炉是半导体封装过程中的一个关键设备。半导体封装粘结工艺养护过程要术炉内温度均匀分布,现有养护炉不能满足这一要求。对养护过程炉内温度场进行理论分析．对于正确认识现有养护炉存在缺陷的原医具有重要的意义。通过对某养护炉炉内加热器表面与炉壁表面辐射换热分析发现,通过加热器与炉壁表面辐射换热的净交换功率小于加热器总功率的5%。从而证实,在进行养护炉温度场传热分析时．起主导传热作用的是传导传热方式,辐射传热方式可以被忽略。     

瞬时频率技术对结构破损检测能力的探讨

采用经验模态分解方法(EMD)将结构响应信号分解成几个单分量信号,借助Hilbert变换,将单分量信号变换为解析信号,通过对解析信号相位的微分,定义了瞬时频率(IF).通过两个数值算例,检验了用瞬时频率作为结构破损检测技术的潜力.算例结果表明:在结构突然出现严重损坏(损坏后,结构仍然保持其弹性)的情况下,用瞬时频率技术能够辨识出损坏的时间和原因;在结构出现非弹性的情况下,对于弱非线性情况,本技术不是非常有效,对于严重非线性情况,本技术能够清晰地检测这种非线性趋势.由于本文的讨论是在无测量噪声条件下进行的,因此,要将该技术用于实际检测,还需要作进一步的研究.     

MATLAB环境下的实时数据采集方法

对Matlab中数据采集工具箱的使用方法和数据采集实现机理进行探讨,并给出两个实例证明,使用数据采集工具箱,在Matlab环境下进行实时数据采集不仅方便可行,而且编程极为简单.     

基于PCI总线的电信号高速采集系统

基于工控机的PCI总线搭建一硬件系统，并结合软件编程对工频电进行高速采样，然后对采样结果进行分析可以得出在此局部地区的工频电网的污染情况。     

一种基于神经网络的力传感器的数据融合方法

电阻应变式测力传感器是目前国内外广泛使用的一种传感器。但它在使用的过程中，经常由于载荷分布不均，造成其精度的降低，使其输出特性呈现严重的非线性。引起这种误差的主要原因有：传感器的高度不足、斜载、偏心等。人工神经网络是由大量处理单元(神经元)组成的非线性大规模自适应系统，能够表达任意复杂的动态特性。因此，针对传感器的高度不足、斜载这两种情况，该文提出了利用前向多层神经网络进行数据融合。以筒式力传感器为例，阐述了其网络模型的建立过程。结果表明在高度降低和斜载的情况下，利用神经网络传感器仍能保持很高的精度。这在工程实际中是非常有用的。     

瞬时频率技术对结构破损检测能力的探讨

采用经验模态分解方法(EMD)将结构响应信号分解成几个单分量信号，借助Hilbert变换，将单分量信号变换为解析信号，通过对解析信号相位的微分，定义了瞬时频率(IF)．通过两个数值算例，检验了用瞬时频率作为结构破损检测技术的潜力．算例结果表明：在结构突然出现严重损坏(损坏后，结构仍然保持其弹性)的情况下，用瞬时频率技术能够辨识出损坏的时间和原因；在结构出现非弹性的情况下，对于弱非线性情况，本技术不是非常有效，对于严重非线性情况，本技术能够清晰地检测这种非线性趋势．由于本文的讨论是在无测量噪声条件下进行的，因此，要将该技术用于实际检测，还需要作进一步的研究．     

半导体封装养护炉温控系统在Simulink环境下的实现方法

介绍一种在Matlab的Simulink环境下,采用德国DSPACE公司1102数据采集控制卡,利用实时接口工具箱(RTI),构造半导体封装养护炉温控实验系统的方法。本系统作为控制方法研究的实验平台,可以直接利用Simulink中丰富的控制算法,避免复杂的编程,对于控制算法的开发极为便利。     

应变数据融合测力传感器的仿真与实验研究

为了满足测量精度和线性度要求,并根据其设计准则,大量程应变测力传感器的安装空间往往较大。而在一些大型机械和工程结构中,常常需要测量大力值,但能提供的安装空间又比较小,只有超薄型大力值测力传感器才能适用于这类工程应用。本文采用仿真与实验的方法,探讨了不同高度的柱式应变测力传感器在各种偏心和斜载条件下,电桥直接输出值的百分比误差和利用神经网络进行应变数据融合后输出的百分比误差。仿真与实验结果均表明：在柱式应变传感器高度直径(hld)比为1／4的情况下,神经网络应变数据融合输出仍然可以保持较高的测量精度,且基本不受传感器高度变化的影响,这为大力值小空间测力传感器的制造提供了一种有效途径。