半导体二极管

本文介绍二极管的基本概念及其伏安特性,包括开启电压、反向饱和电流等,并深入探讨稳压二极管的工作原理及关键参数。

一、二极管

上一篇博客介绍了有关半导体相关知识:模电——半导体

 将PN结封装,引出两个电机,就构成二极管。

二、二极管伏安特性

          从伏安特性曲线可以看出,二极管两侧在施加正向电压的时候,也不是一开始就导通,而是在电压一定的时候才导通,因为此时,多数载流子的扩散运动要强于少数载流子的漂移运动,才能实现导通。但是添加反向电压时,二极管处于截止状态,也有微小电流,是因为反向电压抑制了多数载流子的扩散运动,而有利于少数载流子的漂移运动,而由于少数载流子数量较少,所以电流也非常小,但不是完全截止。

        开启电压:使得二极管导通的电压称为开启电压。不同材料二极管开启电压各不同的。

        反向饱和电流:全部的少数载流子都参数了漂移运动,当反向电压再增大时,电流就不在变化了。不同材料的反向饱和电流是不同的。

        反向击穿电压:当反向电压达到一定程度时,就会破坏PN结结构,使得原子核失去对外层电子的束缚,从而出现反向击穿。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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