厚铜板可靠性保证的控制方法研究

厚铜板这些年来一直是许多成长中PCB厂家一直跃跃欲试的一类产品。然而对于厚铜板,尤其是铜厚到205.7μm甚至511.4μm的产品而言,产品的可靠性是关键点,只有做到稳定的控制厚铜板的耐压性能,以及合适的线阻和电感等等性能,才能获得客户的认可并能为客户提供高质量的厚铜板。从设计和制作方面讨论如何控制好厚铜板的热可靠性、耐电压性能以及做好电阻,电感的控制。     

毛细管内嵌微球谐振腔的温度传感特性研究

对基于毛细管的微球谐振腔耦合器件的耦合机理与温度传感特性进行了研究.微球支持较多的高阶模式,易与石英毛细管模式满足相位匹配条件,因此微球回音壁模式会被激发.使用钛酸钡微球进行了温度传感实验,为进一步提升传感的灵敏度,采用聚甲基丙烯酸甲酯(polymethyl methacrylate,PMMA)微球进行了温度传感实验....     

基于电极富集的水体重金属LIBS检测灵敏度研究

为了提高水体重金属LIBS检测的灵敏度以及降低元素检测限,采用LIBS结合铝电极富集方法对水体中的重金属Pb, Cd, Ni进行了分析。研究并优化了电极富集方法中关键参数—富集电压U,分析了LIBS特征谱线的光谱强度与富集电压大小之间的关系,得出重金属元素特征光强随着富集电压先增加后减小,在1.2 V处光谱强度达到最大值,选择了最优富集电压值为1.2 V。研究了Pb,Cd,Ni三种重金属元素的光谱稳定性,其特征谱线光谱强度的相对标准偏差(RSD)分别为5.98％,4.25,％和5.27％,说明该实验方法得到的谱线具有较高的稳定性。在0～ 0.13 mg·L-1范围内配制系列样品进行实验并对元素进行定量分析,得到Pb,Cd,Ni三种重金属元素的检测限分别为1.2,3.1和1.7 ppb。结果表明：LIBS结合铝电极富集方法能够有效地提高特征谱线的稳定性以及降低元素的检测限,为提高水体重金属LIBS的检测灵敏度和分析能力提供了方法支持。     

基于信背比拟合的水体重金属LIBS定量分析研究

LIBS技术定量分析的精密度与准确度受到多种因素的影响。通过深入分析激光诱导等离子体背景光谱和特征光谱的特性,利用两者随温度的变化趋势近似相同的特点,采用两者的比值即信背比进行元素浓度的定量拟合,可以补偿激光能量、光谱接收效率等系统参数抖动造成的谱线强度变化;针对测量数据有限及非线性的特点,使用支持向量机算法进行回归。实验结果表明通过信背比拟合可以提高LIBS定量分析的稳定性和准确性,测试集的相对标准偏差和相对误差平均值分别为4.7%和9.5%。基于信背比的数据拟合方法不受基体元素和背景大小限制,为实时在线的LIBS定量分析技术提供数据处理方面的参考。     

信令监测系统2/3/4G融合关联分析

随着中国移动4G网络的全面建设,针对TD-LTE的网络维护将全面升级。发生2/3/4G网络互切换时,原2/3G监测系统仅采集Gn接口信令,无法回填用户信息,对移动信令监测系统的整体流量分析、用户行为精确分析等均存在非常大的影响。需要对未回填用户信息的CDR进行二次关联回填,以保证用户信息的完整性。本文介绍了2/3/4G融合关联分析解决方案,为LTE业务深入应用打下了基础,使LTE监测系统更加完善。     

双馈风力发电机混沌运动分析及滑模控制混沌同步

以双馈风力发电机组(DFIG)为研究对象,推导了其dq轴数学模型. 根据某2MW主流双馈电机实际参数,论证了在某些参数及工作条件下会出现混沌运动. 基于主动控制思想,设计了一种主动滑模控制器,使得从任意初始条件出发均能保证系统稳定. 基于Lyapunov稳定性理论分析了系统稳定性. 以双馈电机模型为例进行数值仿真验证,较快的实现了混沌系统同步. 仿真结果表明该控制方法具有良好的鲁棒性和稳定性. 关键词： 风力发电 双馈风力发电机组(DFIG) 混沌控制和滑模控制 同步     

薄壁构件空间变形计算理论浅议

通过传统方法和“翘曲理论”的新方法在几组薄壁构件的算例中的对比，对薄壁构件空间变形计算理论进行一些初步的讨论．“翘曲理论”与现行的两大理论相比，当两的覆盖范围相同时，计算结果是完全相同的，效率大大提高，而且更精确．     

扭曲向列相薄盒中线缺陷的研究

在扭曲向列相中,基于Landau-de Gennes理论,利用二维松弛迭代方法,研究了s=±1/2扭曲向错的有序重构,给出了随着盒厚减小缺陷核的双轴结构。在临界值dc*≈9ξ(ξ是序参数变化的相干长度),有序重构结构是稳定态,而带缺陷结构是亚稳态,此时系统缺陷结构和双轴性开始沿基板方向扩散。相对于没有初始向错的情况,本征值交换为稳定解对应的盒厚较大。在临界盒厚dc≈7ξ,系统发生双轴性转变,双轴性结构扩散到整个液晶盒,形成双轴壁。在盒厚d≈9ξ时力达到极大值,而d≈7ξ时力达到极小值。对于非对称弱锚泊边界条件,随着锚泊强度的降低,弱锚泊边界将向错逐渐驱出边界。     

LIBS结合ANN对不同类型土壤中的Cu的定量检测

不同种类土壤的Cu浓度与其激光诱导击穿光谱(LI BS)强度之间存在不同的规律,本文利用LIBS结合人工神经网络(ANN)对土壤中的Cu进行 了定量分析,以实现不同种类土壤中Cu的定量检测。分别研究了单一类型土壤和3种土壤 类型基体下神经网络的应用情况。结果表明,在单一土壤基体情况下,应用反向传播(BP)神 经网络可以对土壤中 的Cu进行准确的检测,检测误差最大为10.17%;而在3种土壤基体下 ,BP神经网络的预 测准确度降低,检测误差不大于16%,并且线性神经网络对Cu浓度较 高的土壤样品预测准 确度较高,两种方法的检测准确度均高于内标法,BP神经网络能够更准确的描述单一土壤 类型的基体效应。LIBS结合ANN能有效解决土壤间存在的基体效应,LIBS结合ANN能有效解决 土壤间存在的基体效应,实现不同类型土壤中Cu元素的定量检测。     

土壤钾元素的激光诱导击穿光谱定量检测分析

实现土壤中钾元素含量的快速、现场测量对农田施肥与农业生产管理具有重要意义。利用波长为1064nm的Nd…YAG脉冲激光器作为激发光源,以宽光谱范围、高分辨率的中阶梯光栅光谱仪和高灵敏度的增强型电荷耦合器件(ICCD)作为光谱分光和检测器件,研究土壤中钾元素的激光诱导击穿光谱特性。实验中以钾元素的769.90nm谱线作为分析线,确定探测最佳延时为1μs,最佳检测门宽为5.2μs,钾元素质量分数的检测限为0.006858%,得到土壤样品定标曲线,且预测值与真实值相对误差小于5%。通过对12种不同基体类型的标准土样进行检测分析,结果表明,在实际的定量检测中需针对不同基体类型土壤样品进行分别标定。该研究结果为土壤钾元素的快速、现场定量检测提供了参考。