29、微化学机械系统计算探索

微化学机械系统计算探索

1. 引言

化学信息处理以化学浓度作为信息载体。上世纪50年代末,贝洛索夫 - 扎博京斯基反应的发现是这一新兴领域的关键一步。80年代,光敏贝洛索夫 - 扎博京斯基化学品可用于化学图像处理得到证明。90年代,基于反应 - 扩散过程的元胞自动机在理论上得到构建。本世纪初,实验验证了反应 - 扩散系统可用于设置逻辑门。如今,化学计算的理念已发展到其核心概念被用于基于软件的人工化学计算方案的程度。

普拉卡什和格申菲尔德利用气泡微流体实现了包括逻辑门、触发器、计数器、振荡器和调制器等基本逻辑计算方案。然而,从计算角度来看,连续微流体的发展相对滞后。目前,大规模集成微流体主要由微机电系统主导,流体通过气动控制的阀门来引导,数千个阀门可集成到单个芯片上。但这些系统存在一些问题,阀门需外部控制单元,成本高,可扩展性可能受限,且流体与控制之间缺乏直接反馈机制。

为解决这些问题,我们引入了微化学机械微流体系统(μCHEMS)的概念。其用于流量控制的阀门基于相变聚合物,是直接由流体控制的有源组件。与电子冯·诺依曼CPU类似,控制单元和执行单元集成在芯片上,可扩展性不受外部控制需求的限制,智能阀门具有内在的决策能力,适用于采样、布尔函数和条件结构等计算操作。μCHEMS有两个潜在应用:一是作为“超越CMOS技术”,在非常规计算机的构建中发挥重要作用;二是将计算机科学、信息理论和信号处理方法引入微流体,有助于构建更易操作、更快且多功能的化学分析和合成系统。

2. 实验基础
2.1 材料基础

化学机械阀门的基础是相变聚合物,即至少能改变一次性质(如体积或机械特性)的聚合物,这种体积变化用于打开或关闭流体通道。我们的

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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