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Highly Stable,Antiferromagnetic MnN Films Grown by Molecular Beam Epitaxy
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作者 JI Zhuang XIAO Dongdong +2 位作者 GU Minghui MENG Meng GUO Jiandong 《真空科学与技术学报》 北大核心 2025年第8期664-672,共9页
High-quality antiferromagnetic(AFM)θ-phase manganese nitride(MnN)films were successfully grown on MgO(001)substrates by plasma-assisted molecular beam epitaxy.Structural analysis confirms the high-quality MnN film ha... High-quality antiferromagnetic(AFM)θ-phase manganese nitride(MnN)films were successfully grown on MgO(001)substrates by plasma-assisted molecular beam epitaxy.Structural analysis confirms the high-quality MnN film has a tetragonal distortion with a c/a ratio of~0.98.The film exhibits exceptional stability in both aqueous and ambient conditions,which is a crucial factor for practical applications.Electrical transport reveals its metallic behavior with an upturn at low temperatures,which could be attributed to the Kondo effect originated from nitrogen vacancy-induced magnetic impurities.Room temperature exchange bias has been demonstrated in a MnN/CoFeB heterostructure,verifying the AFM ordering of MnN.Considering its high Néel temperature~650 K,superior stability,and low-cost,this work highlights the epitaxial MnN films as a promising candidate for AFM spintronic applications. 展开更多
关键词 Molecular beam epitaxy Antiferromagnetic mnn thin film Stability Kondo effect Exchange bias
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高性能低成本38MnNS非调质钢的疲劳性能研究
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作者 严国卫 《浙江冶金》 2024年第1期15-17,共3页
对非调质钢38MnNS进行了拉伸、高周疲劳试验、低周疲劳试验及金相组织观察,测定了疲劳极限;循环应力—应变曲线;应变—寿命曲线及有关参量。高性能低成本38MnNS非调质钢通过添加廉价元素,可有效提升其力学性能和寿命。
关键词 低周疲劳 高周疲劳 非调质钢 38mnnS
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基于MNN神经网络的液压系统油温的PWM自学习控制 被引量:8
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作者 孙薇 何洪 周恩涛 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第7期44-47,共4页
基于PWM脉冲宽度调节原理,提出开关式冷却系统的PWM控制策略,降低了冷却系统成本,同时提高了系统可靠性。利用MNN动态回归网络提出滞后复杂系统的自学习控制算法,用于液压系统油温的高精度控制,取得令人满意的控制效果。
关键词 mnn神经网络 自学习控制 温度控制 液压系统
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基于KFCM-MNN并联式混合动力汽车能量管理策略 被引量:2
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作者 孔慧芳 朱翔 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第4期485-489,共5页
为了提高并联式混合动力汽车的燃油经济性,文章提出了一种基于核模糊c聚类(kernel fuzzy cmeans clustering,KFCM)的多神经网络(multi-neural network,MNN)能量管理设计方法。采用动态规划全局优化离线仿真得到全局最优解,使用KFCM算法... 为了提高并联式混合动力汽车的燃油经济性,文章提出了一种基于核模糊c聚类(kernel fuzzy cmeans clustering,KFCM)的多神经网络(multi-neural network,MNN)能量管理设计方法。采用动态规划全局优化离线仿真得到全局最优解,使用KFCM算法对全局最优解数据集合按照车辆运行模式作聚类划分,针对每一个聚类建立局部神经网络。训练后的MNN模型结构根据实时工况,将多个局部神经网络的输出联结作为能量管理策略的输出,以实现发动机和电机转矩的实时优化分配。仿真结果表明,基于KFCM-MNN的能量管理策略,具有对动态规划能量管理策略很好的学习模拟能力,是一种准最优的控制策略。 展开更多
关键词 并联式混合动力汽车 动态规划 多神经网络(mnn) 核模糊c聚类(KFCM) 能量管理策略
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07MnNiMoVDR钢制乙烯球罐的安装实践 被引量:4
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作者 常虎 刘国栋 王林 《石油和化工设备》 CAS 2013年第4期9-11,共3页
07MnNiMoVDR为国产调质高强钢,近年来已用于建造乙烯球罐。本文介绍了某1000m3乙烯球罐的技术特点,现场建造中对安装工艺和质量点进行了质量控制,建造的球罐整体质量良好,满足了工程需要。
关键词 07mnn iMoVDR 乙烯 球罐 安装 质量控制
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基于MNN的主动力装置故障诊断研究
6
作者 杨广 梁晶晶 《盐城工学院学报(自然科学版)》 CAS 2014年第3期1-5,共5页
单神经网络诊断大多已成功应用到实际的故障诊断系统中。而在实际应用中,多层次多故障的复杂系统普遍存在,运用单一结构神经网络在处理复杂故障诊断问题时网络过于庞大,诊断精度降低。对层次分类诊断模型进行研究分析,提出运用多重结构... 单神经网络诊断大多已成功应用到实际的故障诊断系统中。而在实际应用中,多层次多故障的复杂系统普遍存在,运用单一结构神经网络在处理复杂故障诊断问题时网络过于庞大,诊断精度降低。对层次分类诊断模型进行研究分析,提出运用多重结构神经网络(MNN)来对主动力装置进行故障诊断研究,诊断结果表明该模型是可行和有效的。 展开更多
关键词 主动力装置 故障诊断 神经网络 mnn
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电炉冶炼C38MnNS5非调质钢的开发 被引量:4
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作者 周蕾 刘文学 +2 位作者 高延祥 程维玮 孙华 《中国冶金》 CAS 2015年第1期37-40,共4页
南京钢铁联合有限公司采用100t电炉→LF精炼炉→VD真空炉→320mm×480mm大方坯连铸工艺流程,制定了合理的内控成分,并强化电炉终点控制、LF造白渣脱氧、增氮增硫、夹杂物变性处理、低过热度全保护浇铸等关键生产工艺,开发生产了C38M... 南京钢铁联合有限公司采用100t电炉→LF精炼炉→VD真空炉→320mm×480mm大方坯连铸工艺流程,制定了合理的内控成分,并强化电炉终点控制、LF造白渣脱氧、增氮增硫、夹杂物变性处理、低过热度全保护浇铸等关键生产工艺,开发生产了C38MnNS5直接车削加工用非调质钢,具有优异的强塑性配合,屈服强度在560MPa以上,抗拉强度大于860MPa,冲击功在70J以上,各项指标达到用户技术要求。 展开更多
关键词 C38mnnS5钢 电炉冶炼 变性处理 非调质钢
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38MnNS5非调质钢曲轴锻后冷却工艺的研究 被引量:2
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作者 印小松 董旭刚 +1 位作者 周兵 赵金华 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2017年第4期249-250,253,共3页
对不同锻造加热温度和锻后冷却工艺的38MnNS5非调质钢曲轴的显微组织和力学性能进行了分析,确定了38MnNS5非调质钢曲轴的冷却工艺。曲轴在1180℃加热锻造后以60~70℃/min冷速冷却至(600±25)℃,再缓冷至(450±25)℃,随后堆冷。
关键词 38mnnS5钢 曲轴 热处理
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无机材料PZT(MNN)压电陶瓷的研制
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作者 马小华 《西北民族学院学报(自然科学版)》 2002年第2期15-18,共4页
通过介绍锆、钛、酸铅三元系陶瓷即PZT(MNN)压电陶瓷的合成过程 ,从而可知因陶瓷料配方不同而有不同的性能 ,并可找出这种压电陶瓷在研制过程中原料的最佳用量、配方以及其他有关生产工艺的最佳条件 ,研制出了性能好、用途广。
关键词 压电陶瓷 陶瓷 PZT(mnn)
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A Direct Adaptive MNN Control Method for Stage Having Paired Reluctance Linear Actuator with Hysteresis
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作者 Yu-Ping Liu Kang-Zhi Liu Xiaofeng Yang 《Intelligent Control and Automation》 2014年第4期213-223,共11页
Reluctance linear actuator, which has a unique property of small volume, low current and can produce great force, is a very promising actuator for the fine stage of the next-generation lithographic scanner. But the st... Reluctance linear actuator, which has a unique property of small volume, low current and can produce great force, is a very promising actuator for the fine stage of the next-generation lithographic scanner. But the strong nonlinearities including the hysteresis, between the current and output force limits the reluctance linear actuator applications in nanometer positioning. In this paper, a new nonlinear control method is proposed for the stage having paired reluctance linear actuator with hysteresis using the direct adaptive neural network, which is used as a learning machine of nonlinearity. The feature of this method lies in that the nonlinear compensator in conventional methods, which computed the current reference from that of the input and output force is not used. This naturally overcomes the robustness issue with respect to parameter uncertainty. Simulation results show that the proposed method is effective in overcoming the nonlinearity between the input current and output force and promising in precision stage control. 展开更多
关键词 DIRECT ADAPTIVE mnn Reluctance LINEAR ACTUATOR HYSTERESIS
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基于CEEMD-PSO-MNN的船舶航迹预测 被引量:2
11
作者 王文标 董贵平 +3 位作者 汪思源 孟松 杜大鹏 杜佳璐 《电子器件》 CAS 北大核心 2021年第1期119-124,共6页
船舶航迹预测对保障海上交通安全具有重要意义,为进一步提高船舶航迹预测精度,提出了一种从认知神经科学和神经生理学继承的模块化设计方法用于开发神经网络,旨在通过大脑强大的功能(分而治之)来解决复杂问题。首先,利用互补集合经验模... 船舶航迹预测对保障海上交通安全具有重要意义,为进一步提高船舶航迹预测精度,提出了一种从认知神经科学和神经生理学继承的模块化设计方法用于开发神经网络,旨在通过大脑强大的功能(分而治之)来解决复杂问题。首先,利用互补集合经验模式分解算法(CEEMD)将船舶航迹时间序列分解为多个相对平稳的子序列,使其具有不同的本征模态函数及趋势项,这在一定程度上降低了航迹时间序列的复杂程度;然后,通过模糊熵(FE)量化各子序列的复杂性用于辅助模块化神经网络(MNN)任务分配;最后,将粒子群(PSO)改进的长短期记忆神经网络(LSTM)作为模块化神经网络的子网络用于解决船舶航迹时间序列预测任务。选取相关数据进行测试,验证了所提方法对船舶航迹预测的准确性和实用性。 展开更多
关键词 航迹预测 互补集合经验模态分解 模块化神经网络 粒子群 长短期记忆神经网络
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双转子永磁传动不平衡和失准耦合振动的抑制控制方法
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作者 郭永存 马鑫 +2 位作者 王爽 李德永 杨豚 《煤炭学报》 北大核心 2025年第6期3195-3209,共15页
大型带式输送机在启制动工况或非均匀负载条件下,双转子永磁传动系统易受周期性激励和扰动产生较大振动,特别是该系统磁场呈现非正弦分布以及存在涡电流谐波等因素,使得该系统运行中的振动控制变得尤为重要。双转子永磁传动系统具有调... 大型带式输送机在启制动工况或非均匀负载条件下,双转子永磁传动系统易受周期性激励和扰动产生较大振动,特别是该系统磁场呈现非正弦分布以及存在涡电流谐波等因素,使得该系统运行中的振动控制变得尤为重要。双转子永磁传动系统具有调速高效、运行成本低、适应能力强且等优势,但其非线性特征明显。神经网络迭代学习控制算法通过引入非线性激活函数和深度结构,使得网络能够拟合系统的非线性特征,在迭代学习过程中,网络根据系统的实时振动数据不断调整参数,以实现振动抑制的目标。故采用该算法对转子系统的振动抑制开展研究,对提升系统整体的稳定性,确保其安全高效运行有着重要意义。针对双转子永磁传动系统中磁场非正弦分布及涡电流谐波等因素诱发的传动不平衡与失准耦合振动问题,提出一种改进的神经网络迭代学习控制算法(MNN-ILC),创新性引入了基于误差值的自适应因子σ和正则化的权重衰减系数λ,以快速响应系统变化并减少误差,旨在有效抑制振动。采用多物理场有限元仿真,模拟系统在不对中不平衡状态下的振动特性。为验证所提算法的有效性,以1台55kW的双转子永磁传动系统为研究对象,测试其在不同转速下的实时缓振能力。结果显示:未施加控制时测量点的最大振幅为18.7μm;施加MNN-ILC算法后,振幅最大值降低至3.1μm,减幅达到约83.4%。通过对比MNN-ILC算法与传统ILC算法、现有改进的ILC算法,发现施加控制后约10s时,传统ILC算法开始发散,而MNN-ILC算法仍能保持良好的稳定控制性能,将振幅控制在±3.5μm以内。MNN-ILC相较于ILC,振动抑制效果提升了约51.9%、58.1%、61.4%;在响应时间上分别减少了约33.4%、32.0%、32.5%。该研究为双转子永磁传动系统的振动抑制提供了重要的理论参考。 展开更多
关键词 双转子永磁传动 自适应因子 失准耦合 mnn-ILC算法 振动抑制
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ADALINE检测法在并联有源滤波器中的应用
13
作者 张迁礼 唐文军 李喜东 《黑龙江科学》 2025年第6期72-74,78,共4页
目前对并联有源滤波器的研究已经相当全面和系统化,但仍有一些电能质量问题亟待深入研究和解决。通过分析并联有源电力滤波器的原理能够更透彻地理解电力系统对滤波的需求及电能质量的各项指标,而掌握谐波消除原理至关重要。基于理论计... 目前对并联有源滤波器的研究已经相当全面和系统化,但仍有一些电能质量问题亟待深入研究和解决。通过分析并联有源电力滤波器的原理能够更透彻地理解电力系统对滤波的需求及电能质量的各项指标,而掌握谐波消除原理至关重要。基于理论计算和分析,采用ADALINE神经网络检测法,构建并联有源滤波器的数学模型,探讨多种常见的谐波检测方法,在总结现有技术的基础上提出改进型最小均值LMS法的谐波检测技术,设计出性能卓越的并联有源电力滤波器。 展开更多
关键词 ADALINE 前馈mnn 并有源滤波器
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基于局部相对密度的离群点检测算法 被引量:1
14
作者 何旭 邓安生 葛小龙 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第12期296-302,共7页
数据集中离群点占比很小,但大多现有的方法在检测期间需要对所有数据都进行离群度计算。针对此问题提出一种基于互近邻聚类的正常数据去除算法(EMNC),通过数据预处理最大程度消除正常点。只考虑k最近邻不适用分布异常的离群点,充分利用... 数据集中离群点占比很小,但大多现有的方法在检测期间需要对所有数据都进行离群度计算。针对此问题提出一种基于互近邻聚类的正常数据去除算法(EMNC),通过数据预处理最大程度消除正常点。只考虑k最近邻不适用分布异常的离群点,充分利用对象与其邻居的分布,同时考虑k最近邻、反近邻和共享近邻来进行密度估计。最后重新定义基于局部相对密度的离群度(ROF)对剩余可疑点进行离群判断。该算法在减少离群度计算量的同时提升了检测效率,在合成与真实数据集上和其他方法的对比实验结果表明了算法的有效性。 展开更多
关键词 离群点检测 局部相对密度 互近邻聚类 共享近邻
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一类区间时滞忆阻神经网络的稳定性控制
15
作者 赵一飞 曹梦亭 +2 位作者 褚佳奕 崔铠亭 章联生 《北京石油化工学院学报》 2024年第2期60-68,共9页
鉴于忆阻神经网络(memristive neural network,MNN)的数学模型是一种右端不连续的微分方程,经典的微分方程理论不再适用。借助微分包含理论和Filippov解的框架,将这一神经网络系统转化为通常的神经网络系统,并建立了时滞一次函数形式的... 鉴于忆阻神经网络(memristive neural network,MNN)的数学模型是一种右端不连续的微分方程,经典的微分方程理论不再适用。借助微分包含理论和Filippov解的框架,将这一神经网络系统转化为通常的神经网络系统,并建立了时滞一次函数形式的新型李雅普诺夫-克拉索夫斯基泛函(Lyapunov-Krasovskii functional,LKF),运用积分不等式和倒数凸组合不等式估计其导数,得到了该系统渐近稳定的充分条件并以线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMIs)形式给出,便于用MATLAB软件验证。数值仿真结果表明,所得到结论正确且可实现。 展开更多
关键词 忆阻神经网络 全局渐进稳定 时变时滞 线性矩阵不等式
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基于Logistic回归和多层神经网络的Ⅱ型糖尿病并发症预测 被引量:13
16
作者 王洁 乔艺璇 +1 位作者 彭岩 陈晓 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第5期455-461,共7页
研究了Ⅱ型糖尿病并发症的预测。针对相关诊断指标众多,直接应用传统的神经网络等模型预测,会带来无法适应多种并发症、运算速度较慢及预测准确率偏低等问题,提出了基于Logistic回归和多层神经网络(MNN)的Ⅱ型糖尿病并发症预测模型。该... 研究了Ⅱ型糖尿病并发症的预测。针对相关诊断指标众多,直接应用传统的神经网络等模型预测,会带来无法适应多种并发症、运算速度较慢及预测准确率偏低等问题,提出了基于Logistic回归和多层神经网络(MNN)的Ⅱ型糖尿病并发症预测模型。该模型首先应用关联性分析,提取与5种不同Ⅱ型糖尿病并发症相关的诊断指标,经Logistic回归模型等分析得到强相关因子,作为预测模型的输入,再运用Python,构建基于多层神经网络的预测模型。实验结果表明,全血糖化血红蛋白测定,尿胆原定性实验指标,尿素和尿红细胞与绝大部分Ⅱ型糖尿病并发症直接相关。Logistic回归结合多层神经网络预测准确率高于单一Logistic回归模型,预测准确率基本保持在85%的水平上,对某些并发症的预测准确率达到90%以上,可以达到为Ⅱ型糖尿病并发症预测提供科学参考的目的。 展开更多
关键词 Ⅱ型糖尿病并发症 关联因素 多层神经网络(mnn) LOGISTIC回归 风险预测
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大鼠MCAO模型线拴插入深度对脑梗死体积的影响 被引量:2
17
作者 陈红 马雷 李丽 《中国比较医学杂志》 CAS 2006年第9期566-566,共1页
目的大鼠longa’s线拴法制备大脑中动脉栓塞(MCAO)模型中线拴的植入是关键步骤,直接影响栓塞效果。本研究拟比较不同植入深度对脑梗死体积影响。方法按照线栓植入深度将大鼠分为A、B、C3组。缺血再灌注24h后行mNNS神经行为学分析,后取脑... 目的大鼠longa’s线拴法制备大脑中动脉栓塞(MCAO)模型中线拴的植入是关键步骤,直接影响栓塞效果。本研究拟比较不同植入深度对脑梗死体积影响。方法按照线栓植入深度将大鼠分为A、B、C3组。缺血再灌注24h后行mNNS神经行为学分析,后取脑经TTC染色的以PHOTOSHOP8.0软件分析脑梗塞体积。结果C组mNNS评分和脑梗死体积较A、B两组均有明显差异。结论Longa’s线拴法MCAO造模线栓深度应大于18 mm,可提供稳定可靠的脑缺血模型。 展开更多
关键词 大鼠 MCAO 线栓 TIE染色 mnnS评分
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基于平移不变Zernike矩和模块化神经网络的掌纹识别方法 被引量:2
18
作者 李艳来 王宽全 +1 位作者 李涛 张大鹏 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2005年第12期19-23,共5页
在对掌纹原始图像进行去噪、分割等预处理之后,利用平移不变的Zernike矩特征矢量(TIZMs)作为掌纹特征建立特征库,根据已知分类信息建立样本集.并将问题分解为多个小规模的两类问题,然后采用模块化神经网络(MNN)作为分类器进行掌纹识别.... 在对掌纹原始图像进行去噪、分割等预处理之后,利用平移不变的Zernike矩特征矢量(TIZMs)作为掌纹特征建立特征库,根据已知分类信息建立样本集.并将问题分解为多个小规模的两类问题,然后采用模块化神经网络(MNN)作为分类器进行掌纹识别.对香港理工大学的Polyu PalmprintDB数据库中的3200个掌纹进行实验,在响应时间和识别精度等方面获得了很好的结果. 展开更多
关键词 掌纹识别 平移不变Zemike矩 模块化神经网络(mnn) 特征矢量
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钴掺杂对Li_(1.2)Mn_(0.6)Ni_(0.2)O_2电化学性能的影响 被引量:1
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作者 刘超 刘红光 +6 位作者 叶学海 郅晓科 何爱珍 赵桢 王旭阳 章甦 时洁 《无机盐工业》 CAS 北大核心 2013年第10期60-62,共3页
利用共沉淀法制备了锂离子电池正极材料Li1.2Mn0.6Ni0.2O2和Li1.2Mn0.588Ni0.196Co0.016O2,并利用XRD、SEM和充放电测试对其晶体结构、形貌和电化学性能进行了表征。XRD结果表明:掺杂钴材料后,材料的层状结构保持完整,阳离子混排程度降... 利用共沉淀法制备了锂离子电池正极材料Li1.2Mn0.6Ni0.2O2和Li1.2Mn0.588Ni0.196Co0.016O2,并利用XRD、SEM和充放电测试对其晶体结构、形貌和电化学性能进行了表征。XRD结果表明:掺杂钴材料后,材料的层状结构保持完整,阳离子混排程度降低。电化学性能测试结果表明:掺钴材料的首次充放电效率和倍率放电性能明显优于Li1.2Mn0.6Ni0.2O2,且表现出较优的循环性能,其1、2、5 C放电比容量分别为230.3、215.6、155.6 mA·h/g,1 C下循环50次的容量保持率为90.9%。 展开更多
关键词 锂离子电池 正极材料 CO掺杂 Lill2mnn6Ni0202
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基于改进核模糊聚类算法的软测量建模研究 被引量:23
20
作者 徐海霞 刘国海 +1 位作者 周大为 梅从立 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期2226-2231,共6页
针对发酵过程软测量建模采用单模型建模方法存在计算量大和精度较差的问题,提出一种基于改进核模糊聚类算法的多模型神经网络软测量建模方法。该方法首先使用主元分析方法对样本数据进行数据处理,所得主元变量作为模型的输入变量,然后... 针对发酵过程软测量建模采用单模型建模方法存在计算量大和精度较差的问题,提出一种基于改进核模糊聚类算法的多模型神经网络软测量建模方法。该方法首先使用主元分析方法对样本数据进行数据处理,所得主元变量作为模型的输入变量,然后使用基于粒子群优化算法的核模糊C均值聚类算法(PSKFCM)对数据集作聚类划分,最后针对每个聚类建立局部神经网络模型,多个局部神经网络模型估计结果的融合即为软测量模型的输出。将所提建模方法应用于红霉素发酵过程生物量浓度软测量建模,结果表明所建软测量模型具有较高的精度和良好的泛化能力。 展开更多
关键词 软测量 核模糊聚类 粒子群优化 多模型神经网络 发酵过程
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