高折射率苯基乙烯基透明硅树脂的制备与固化性能

以烷氧基硅烷为主要原料,在盐酸催化下通过共水解-升温分水缩聚法合成了高折射率苯基乙烯基透明硅树脂,考察了不同因素对合成的影响;研究了硅氢加成固化产物的耐热性能和光学性能。结果表明:以盐酸溶液为催化剂条件温和,工艺简单;当Ph2Si/PhSi(摩尔比)>3时,DPDS的增加对产物折射率的贡献不大;PDMS加入量少时,体系呈现轻微的浑浊状态;且随着苯基含量的增大,折射率线性增大;合适的加水量和水解温度才能保证合成产物的透明性;盐酸的质量分数为1.25%,水解时间为6h时,能有效降低体系的分水时间,优化合成工艺。固化产物在490℃时热失重为10%,具有良好的耐热性能;n2D5>1.5;透光率>95%(400～800nm,2mm),满足功率型LED封装材料的使用要求。     

基于深度学习的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路的故障诊断问题，提出了一种基于深度学习的故障诊断方法。首先测量模拟电路各个故障类别的脉冲响应数据，随后应用深度学习中深度信念网络方法进行特征提取，最后将提取的特征用于建立基于极端学习机的故障诊断模型。从而对模拟电路的各个故障类别进行区分，通过四运放双二阶高通滤波器电路的故障诊断实验对提出的故障诊断方 法进行了验证，通过对比实验表明，提出的基于深度信念网络的故障特征提取方法明显优于传统的基于小波分析的故障特征提取方法，有助于提高模拟电路故障诊断正确率。