33、基于有限元方法的MEMS超声换能器3D六边形膜结构研究

基于有限元方法的MEMS超声换能器3D六边形膜结构研究

1. 引言

微机电系统(MEMS)或纳米机电系统(NEMS)在当今的纳米电子系统中非常有用,其包含电气和机械组件,尺寸从微米到纳米不等。MEMS/NEMS技术具有许多重要优势,应用广泛:
- 成本效益高 :通过微加工技术制造,成本效益高,维护成本低,还能制造大量的器件阵列。
- 应用领域多 :主要应用于传感器和执行器,在工业、汽车和医疗等领域都有应用,同时能创造创新的机械和电子系统,调节智能并触发机械响应。

超声波是指频率高于人类听力范围20kHz的声音,超声换能器可在发射时将电能转换为超声波,接收时将超声波转换为电能。超声换能器主要有以下几种类型:
- 连续波反射型
- 连续波透射型
- 脉冲回波超声技术型

20世纪90年代,斯坦福大学首次制造出基于MEMS的超声换能器,其由悬浮膜组成,通过膜的振动来发射和接收超声波。超声换能器主要包括电容式微加工超声换能器(CMUT)、压电换能器和磁致伸缩型换能器。

尽管压电技术占据主导地位,但CMUT作为一种有竞争力的技术正在被发掘。CMUT基于静电原理工作,具有诸多优点:
- 阻抗匹配良好
- 带宽优越
- 能产生高频阵列
- 可与电子设备集成
- 大规模生产成本低
- 压力灵敏度高
- 能对压力变化做出快速反应
- 能承受大振动
- 温度灵敏度低

CMUT本质上是一个平行板电容器,一个电极施加电压,另一个接地。在发射时,极板的位移

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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