2、微系统检测中的图像相关技术

微系统检测中的图像相关技术

1. 引言

随着微电子、微机电系统(MEMS)、传感器和光子学产品的迅速小型化,热机械可靠性面临新挑战。除了对产品及其组件进行加速测试外,数值有限元分析和变形测量方法也备受关注,它们有助于理解组件对环境和功能热机械载荷的响应,是先进可靠性研究的一部分。

制造、处理和控制微观及纳米级物体需要量化其几何、运动学和机械性能。虽然通过光学轮廓仪、原子力显微镜(AFM)等方法较易测量几何和尺寸数据,但运动学和机械表征对于微纳尺度的物体和设备仍是普遍难题。位移及其导数是描述运动学和机械性能的两个基本机械属性,目前只有少数方法能获取极小区域的量化场数据。

材料变形所定义的机械性能包括弹性材料属性(如杨氏模量、泊松比和热膨胀系数),以及描述塑性、粘弹性和粘塑性材料行为的参数。更复杂的材料性能,如断裂力学参数、损伤和疲劳模型,也与材料变形相关。MEMS技术中常用材料的可用数据并不完整,不同方法和制造工艺得到的材料性能可能差异显著,微纳技术中的尺寸效应也是一个严重问题。因此,微纳尺度物体的变形测量测试方法对微系统设备的未来发展具有重要价值。

过去,电子、MEMS和传感器领域应用了多种方法,如内置应力传感器、莫尔技术、数字图像相关(DIC)方法的应变测量、拉曼光谱应力分析和干涉工具等。新的发展使测量分辨率显著降低,使得DIC或莫尔技术能够使用更高分辨率的成像。在纳米技术前沿,大多数已发表的热和/或机械诱导变形场的实验研究是定性和半定量分析,或利用AFM地形扫描的表面轮廓。在已发表的定量方法中,莫尔和基于DIC的方法较为突出,二者都利用扫描力显微镜(SFM)或高分辨率扫描电子显微镜捕获的载荷状态图像。

AFM - 莫尔测量可进行单点位移

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值