基于RBF神经网络的异向介质基本单元分析

利用径向基神经网络(RBF神经网络)对异向介质的基本单元进行分析,建立异向介质等效介电常数及等效磁导率与介质敏感结构参数之间的神经网络模型.实验结果表明,该模型所得结果与全波分析相吻合,分析时间为138.465793s,训练平方和误差为0.0374879,满足工程要求.验证了该模型的可靠性及合理性,减少数值分析法由于厚度谐振等问题而引起的结果错误问题,解决了异向介质分析精度与效率难以共存的问题.     

锂离子电池极片制造中的微结构演化

锂离子电池是能源领域的革命性创新,具有能量密度高、循环寿命长等优点,推动了新能源、新能源汽车等新兴产业的跨越式发展,并应用于卫星、无人机等国家战略领域,成为世界各国竞争的战略高地.锂离子电池的广泛应用不仅源于新兴能源材料的创新,还与制造工艺及装备技术的进步密不可分.极片制造作为生产锂离子电池最核心的过程,包括制浆、涂布、辊压三大关键工序,制造的正负电极构成了电化学反应载体和整个电池的核心.在电极制造中,多孔多组分电极微结构发生复杂的演化与定构过程,很大程度上决定了单体电池的能量密度、倍率特性等性能.本文分析极片制造中制浆、涂布和辊压技术进展与应用情况,重点讨论电极微结构在制造过程中的演化以及其对电池电化学性能的影响,旨在从“制造工艺-微结构-性能”之间的关系视角形成对电极微结构设计、材料制备、制造工艺的进一步认识,为研发高性能锂离子电池提供指导.     

基于密度聚类的工业数据去噪声预处理研究

针对工业数据去除噪声预处理问题,提出了基于密度聚类的数据筛选方法.该方法通过计算各样本数据间的空间距离而获得数据空间的分布密度情况,根据密度聚类法按密度分布聚类,聚类的中心点即为筛选获得的研究数据.实验表明,基于密度聚类的数据筛选法选取数据可以克服环境噪声干扰,筛选数据准确可靠,适用于工业数据的预处理.     

单位群U(Z[n~(1/2)])的结构

利用整环Z[n~(1/2)]的单位与Pell方程解的关系,给出了同底的非平方自然数n对应的整环Z[n~(1/2)]的单位群及其亚生成元之间的关系.     

小波包变换算法抑制直扩通信系统窄带干扰

利用多进制小波包算法的良好光滑性、线性相位、紧支性等特点,并结合传统小波包分解树及滤波器,对数据进行多进制小波包分解,有效地抑制窄带干扰．分析和仿真结果表明,基于小波包算法的窄带干扰抑制的方法在性能上更为优越,并具有优异的误比特率性能．     

基于HFSS密度测量同轴谐振腔磁耦合环优化设计

基于同轴谐振腔密度测量原理建立了应用于密度测量的同轴谐振腔传感器模型,采用HFSS仿真软件对具有不同磁耦合环结构尺寸的同轴谐振腔进行仿真,通过比较磁耦合环S21曲线得出的优化参数为,耦合环起始点到腔体轴心距离L=24 mm,耦合环半径R=2 mm,耦合环角度θ=260°,同轴谐振腔在该参数下具有较优越的电磁特性,且分辨力较强.同时,以粉末硅为该同轴谐振腔的加载物料,采用得出的优化同轴谐振腔模型进行HFSS仿真.仿真结果表明,加载物料之后,同轴谐振腔S21曲线的谐振特性明显改变,其谐振频率f变化显著,而且,其变化幅度可以在HFSS得出的S21仿真曲线上得出,通过检测这种变化就可以利用经验公式推求出加载物料的密度.     

MATLAB在电磁场可视化教学中的应用

电磁场的概念抽象和理论性强,尤其是大量复杂的数学计算经常使学生忽略了电磁场课程本身。将MATLAB应用到电磁场课程教学中,将抽象的场可视化,可以较好地改进教学效果。