浅谈第十七届北京·埃森焊接与切割展览会三项设备（技术）

北京·埃森焊接展不仅代表国际焊接技术发展趋势,也是了解行情、选择产品的良机。第十七届北京·埃森焊接与切割展览会上的三项新设备很适合钢结构行业,现简要介绍如下。     

基于LTCC技术的DC-DC变换器基板设计

为满足当代电子系统的要求,DC-DC变换器需要具有小型化、轻型化以及高的可靠性的特点。该文在低温共烧陶瓷（LTCC）工艺的基础上,设计了一款内埋置电感的DC-DC压降变换器的电路基板。利用Ansoft Maxwell对功率电感进行建模和仿真,对气隙层如何影响电感直流特性进行了研究;对整个变换器的输入、输出回路以及反馈电路进行设计。最后,得到了一款尺寸为20 mm×15 mm×1 mm,饱和电流大于2 A的LTCC电路基板。     

基于轻量级特征融合卷积网络的图像分类算法

传统卷积神经网络存在卷积核单一、网络结构复杂和参数冗余的问题。提出一种轻量级特征融合卷积神经网络MS-FNet。在融合模块中采用多路结构以增加卷积神经网络的宽度,通过不同尺寸的卷积核对输入特征图进行处理,提高网络在同一层中提取不同特征的能力,并在每次卷积后采用批归一化、ReLU等方法去除冗余特征。此外,使用卷积层代替传统的全连接层,从而加快模型的训练速度,缓解因参数过多造成的过拟合现象。实验结果表明,MS-FNet可在降低错误率的同时,有效减少网络参数量。