54、光学与微纳制造技术的创新探索

光学与微纳制造技术的创新探索

在当今科技发展中,光学和微纳制造领域的研究对于推动众多产业的进步至关重要。本文将围绕莫尔条纹模拟、微纳三维结构制造以及大规模周期性结构制备等方面展开详细介绍。

莫尔条纹模拟研究

为了模拟反射式双光学编码器的莫尔条纹,研究人员提出了基于Zemax和VirtualLab的两种方法,并得出了重要结论:
- 不考虑光栅相位对行波的影响时,两种模拟结果一致。
- VirtualLab的模拟显示,每组莫尔条纹之间存在明显的相位差,这与Zemax的模拟结果有所不同。

为了估算莫尔条纹的周期和相位,研究人员从理论上推导了一种新方法,并通过MATLAB模拟系统进行了测试。模拟结果验证了该方法能够准确识别莫尔条纹的周期和相位。这一研究为评估机床动态实际误差对由莫尔条纹确定的光学编码器读数的影响提供了可能。

微纳三维结构制造技术

传统的三维纳米和微结构制造技术,如聚焦离子束(FIB)和立体光刻,需要在真空和溶液等受限环境中进行,且设备昂贵。因此,开发一种新型、低成本的制造技术具有重要意义。

研究人员开发了一种使用纳米移液器制造三维结构的简单技术。纳米移液器是一种孔径为亚微米级的锥形玻璃毛细管,内部填充含有金属纳米颗粒的胶体溶液。制造柱子时,将移液器边缘接触基板,然后在保持金属胶体溶液沉积的同时向上移动,柱子的直径取决于移液器的孔径。这种技术可以在大气环境中的任何位置进行沉积。

为了提高成型的可重复性,通过反馈回路控制Au胶体溶液的沉积量,以维持电泳沉积过程中的预定义恒定电流。此外,还使用扫描电子显微镜(SEM)内的操纵器评估了微结构的机械特性。

以下是纳米移液器

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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