24、白炽灯的原理、特性及应用详解

白炽灯的原理、特性及应用详解

1. 白炽灯的结构

白炽灯主要由以下几个部分组成:
| 部件 | 说明 |
| — | — |
| C:钨丝 | 是白炽灯发光的核心部件,电流通过时发热发光 |
| D:接触线 | 内部连接黄铜底座和中心触点 |
| E:支撑丝的导线 | 用于支撑钨丝 |
| F:内部玻璃芯柱 | 起到固定和支撑内部结构的作用 |
| G:黄铜底座或灯头 | 用于连接电源和固定灯泡 |
| H:玻璃绝缘层 | 提供绝缘保护 |
| I:中心触点 | 与电源的中心电极接触 |

2. 白炽灯的历史发展

  • 1802 年,英国人汉弗莱·戴维(Humphrey Davy)用大电池和一条铂片展示了用电加热金属发光的概念。当时选用铂是因其熔点较高,但该灯亮度不足、寿命短且铂成本高昂,不具实用性。
  • 1841 年,英国颁发了第一个白炽灯专利,不过仍使用铂作为灯丝。
  • 随后,英国物理学家和化学家约瑟夫·斯旺(Joseph Swan)多年致力于开发实用的碳丝,于 1880 年获得了羊皮纸化线的专利,他的家是世界上第一个用灯泡照明的。
  • 1878 年,托马斯·爱迪生(Thomas Edison)开始改进电灯,1879 年 10 月用碳化灯丝进行了成功测试,灯泡持续亮了 13 个多小时,之后引发了专利诉讼。
  • 1904 年,德国/匈牙利发明家尤斯特·山多尔·弗里杰什(Just Sándor Frigyes)和克罗地亚发明家弗兰约·哈纳曼(Franjo Hanaman)为钨丝申请了专利,这种灯泡填充了
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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