31、高温超导体/半导体混合微波器件与电路

高温超导体/半导体混合微波器件与电路

1. 引言

在过去,传统超导体(如铅和铌)的转变温度较低,这使得超导与低温半导体微波器件和电路领域的研究几乎无人问津。同时,硅和砷化镓等半导体在约 40K 以下的温度时,性能会因载流子冻结和电子陷阱导致的 I - V 崩溃而下降。此前,低温超导技术主要用于与超低噪声放大器耦合的高灵敏度传感器系统,这些系统需要液氦作为制冷剂和特殊的低温冷却器,运行成本高且维护要求严格,因此仅用于特定的专业应用。

直到 1986 年底和 1987 年初,高温超导体(HTS)的发现改变了这一局面。Bednorz 和 Mueller 以及 Wu 等人分别在 La - Ba - Cu - O 和 YBa₂Cu₃O₇ 化合物中观察到 30K 和 90K 的超导现象。此后,其他 HTS 化合物如 Bi₂Sr₂Caₙ₋₁CuₙOₓ、Tl₂Ba₂Caₙ₋₁CuₙOₓ 和 HgBa₂CaCu₂O₆₊ₐ 也被合成出来。

HTS 化合物的出现带来了诸多优势。它使工作温度提高到约 77K,此时可以使用液氮,大大降低了对低温冷却器的要求。因为随着温度接近绝对零度,冷却难度会急剧增加,例如达到 9.5K 所需的能量是 77K 的 10 倍。目前,在 77K 附近实现紧凑可靠的集成低温电子学技术已经存在。

在低损耗微波衬底(如镧铝酸盐、氧化镁和蓝宝石)上沉积 HTS 薄膜的进展显著。这些薄膜的微波表面电阻值比金和铜等传统导体低几个数量级,这使得超导无源微波电路(如谐振器和滤波器)的展示成为可能。在半导体领域,过去十年也观察到了低温下的有趣结果。例如,当温度从室温降至 100K 或更低时,半导体材料的载流子迁移率和薄层电阻会发生有用的变化,特别是基于砷化镓的器件。将基于

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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