加能电源- CMTI测试系统/半导体测试/脉冲电源/测试系统

脉冲电源系列

加能电源-脉冲电源系列产品。集脉冲功率技术方面资深技术专家团队,致力于脉冲电源及脉冲功率技术研究与应用。在基于MOSFET/IGBT及第三代半导体器件的脉冲电源方面有20余年的研究开发经验。公司的脉冲电源产品电压幅值从数kV到百kV级,脉冲上升时间从ps级到ms级,脉冲平顶宽度从0ns到DC,脉冲频率可达MHz,可匹配阻性、容性(pF到nF)和感性负载。脉冲的波形可以是方波、三角波、指数波等,脉冲的关键特征参数均可编程控制。

 应用领域

主营业务Main business


全固态纳秒级高压脉,中电源
超宽带高压皮秒脉冲电源
数百kv级的皮秒、纳秒EMP/HPEM特斯拉发生器
高功率脉中相关的电流测量
系统集成之OEM和特殊化定制
脉冲功率技术在健康医疗、生命科学、半导体与高端制造
材料等领域的应用技术咨询和装备定制

使命原景Mission Vision


为国防与安全的(N)EMP/HPEM应用提供高功率微波相关驱动电源

推动脉冲功率技术在健康医疗、生命科学、材料、半导体及高端智造等领域的应用

和客户一起为全球早日达致碳中和而努力

选型规格

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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