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双约瑟夫森阻抗桥 - NIST 的 TSAPPS
摘要 本文通过使用 DJIB 比较最佳可用阻抗标准，全面描述了频率高达 80 kHz 的双约瑟夫森阻抗桥 (DJIB)，这些标准 (a) 可直接追溯到量子霍尔效应，(b) 用作国际阻抗比较的一部分，或 (c) 被认为具有可计算的频率依赖性。该系统的核心是双约瑟夫森任意波形合成器 (JAWS) 源，它在高精度阻抗测量中提供了前所未有的灵活性。JAWS 源允许单个桥在复平面上比较具有任意比率和相位角的阻抗。不确定度预算表明，传统 METAS 桥和 DJIB 在千赫范围内具有可比的不确定度。这表明 DJIB 的优势，包括允许比较任意阻抗的灵活性、宽频率范围和自动平衡程序，可以在不影响测量不确定度的情况下获得。这些结果表明，这种类型的仪器可以大大简化各种阻抗尺度的实现和维护。此外，DJIB 是一种非常灵敏的工具，可用于研究阻抗构造中以及频率大于 10 kHz 的 JAWS 源提供的电压中可能出现的频率相关系统误差。
nleis.py：非线性电化学阻抗分析工具箱
随着电化学阻抗谱 (EIS) 社区越来越多地采用 impedance.py（Murbach 等人，2020 年）作为开源软件工具，nleis.py 是 impedance.py 的一个工具箱，旨在提供一种易于访问的工具来执行二次谐波非线性 EIS (2nd-NLEIS) 分析，并能够在未来扩展到更高的谐波分析。该工具箱在设计时考虑了 impedance.py，以最大限度地缩短用户的学习曲线。它继承了 impedance.py 的基本功能，引入了成对的线性和二次谐波非线性电路元件，并能够同时分析 EIS 和 2nd-NLEIS。使用此工具箱，可以选择单独分析 EIS 或 2nd-NLEIS 光谱，或者使用 impedance.py 工作流程同时对线性和非线性阻抗数据进行参数估计。最终，随着采用的增长，nleis.py 工具箱将被集成到impedance.py中，同时保留nleis.py的独立版本作为平台，以便在该领域成熟时开发高级功能。
现场阻抗测量后验尸猪脑
对于实际测量，我们使用了图1所示的设置。它由：（i）控制信号生成和数据采集的笔记本计算机； （ii）带有集成的任意波形发生器的USB示波器（TIEPIE HANDYSCOPE HS5-540）。将从神经刺激器记录的波形发送到任意波形发生器，并使用示波器从（iii）拾取测量信号； （iii）一个测量前端包含： - 将刺激脉冲应用于电极和组织的电压控制的电流源 - 一种测量差分放大器，该放大器测量了电极和组织的电压， - 一种差分放大器，可测量刺激电流的电压降低，以使电阻跨传感电阻器[8]； （iv）双极同轴脑刺激电极（Inomed BCS 45mm 30°）连接到电压控制电流源。电极是带有未绝缘外导体的开放式同轴探针。它的末端具有30°弯曲，长45毫米。电缆长度为3 m。由于其长度，它产生了不必要的寄生能力。如果导体只是略有非圆形[5]，则会发生这种现象。补偿电极阻抗时，需要考虑这一点。但是，在本文的背景下，呈现原则的证明，这可以忽略不计。
通过主动控制阻抗实现低频吸收
Instituto de Acústica, CSIC。Serrano 144, 28006 Madrid (西班牙), iacpc24@ia.cetef.csic.es 摘要：由于尺寸与波长之比的限制，被动系统本质上无法在低频范围内提供吸收。另一方面，主动控制系统在低频下工作。然后可以设想一种混合被动-主动系统，它通过主动控制补充被动吸收器的低频范围。如果配置正确，这种混合系统能够提供宽带吸收。1.简介 主动控制系统可以与传统被动元件相结合，以提供宽带吸收，包括低频 [1-2]。被动吸收器可以由气腔前面的多孔层和不透水端壁组成。主动系统包括误差传感器、执行器和自适应控制器。如果误差传感器是被动层后面的麦克风，则主动系统会在气腔输入处释放压力 [3]。这通过压力释放提供主动控制器。另一方面，如果在气腔中有两个麦克风和一个反卷积电路，则可以分别测量入射和反射分量。取消气腔中反射分量的主动系统称为阻抗匹配器 [4]。主动系统的性能取决于被动元件的设计。Cobo 等人[5-6] 表明，当被动元件的阻抗减小时，阻抗匹配条件的主动吸收效果更佳。否则，只要被动元件设计得当，压力释放条件的效果会更好。因此，在实施混合被动-主动吸收系统之前，有必要通过适当的模型预测其性能。本文讨论了压力释放条件下的混合被动-主动吸收系统的理论建模和实验验证。被动元件可以是多孔层或微穿孔板 (MPP)。2.平面波混合吸收模型让我们考虑一个管道，其中平面波向下和向上传播。左侧某处的主要源在每一层产生入射平面波 A i 和反射平面波 B i ，如图 1 所示。管道另一侧的被动吸收器可以是多孔层，其声阻抗为 Z a ，传播常数为 Γ a ，厚度为 d ，也可以是 MPP ，其
可变阻抗控制的数据有效增强学习
抽象在机器人中实现类似人类的操纵技巧的最关键步骤之一是将合规性纳入机器人控制器中。合规性不仅使机器人的行为安全，而且使其更有效。在这个方向上，可变阻抗控制（VIC）方法为机器人提供了一个框架，以通过采用适应性阻抗法来适应其在执行过程中的合规性。尽管如此，按任务要求的自主调整合规性概况仍然是一个具有挑战性的问题，可以在实践中解决。在这项工作中，我们引入了一种加强学习（RL）的方法，称为DEVILC（数据效率可变阻抗学习控制器），以通过机器人的实际交互来学习可变阻抗控制器。更具体地说，我们使用一种基于模型的RL方法，在每次相互作用之后，机器人迭代地使用高斯过程回归模型学习了其动力学的概率模型。然后，该模型被用来优化调节机器人阻抗的神经网络政策，以使对任务的长期奖励最大化。多亏了基于模型的RL框架，Devilc允许机器人仅通过一些交互学习VIC策略，从而使其对现实世界应用程序实用。在模拟和实验中，我们在Franka Emika Panda机器人操纵器上评估Devilc，以在笛卡尔空间中的不同操纵任务。结果表明，Devilc是通过互动直接在现实世界中自主学习合规技巧的有希望的方向。链接中提供了一个实验的视频：https：//youtu.be/_uyr0vye5no。
细胞和组织的阻抗成像 - 开放的元
由于它们的无标签和无创性，阻抗测量吸引了对生物学研究的兴趣日益增加。微观加工和集成电路技术的进步已经为使用大型微电极阵列开辟了一条途径，以实时，高型时静态分辨率的阻抗测量生物样品。在这篇综述中，我们讨论了在体外应用中使用微电极阵列进行阻抗成像的不同方法和测量阻抗的应用。我们首先介绍电极配置和阻抗分析的频率范围如何确定可以提取的信息。然后，我们深入研究相关的电路拓扑，可用于实施阻抗测量及其特征特征，例如分辨率和数据收购时间。之后，我们详细介绍了针对新的阻抗成像设备的设计注意事项。我们通过讨论在生物医学研究中应用阻抗成像的未来领域，特别是无法进行光学成像的应用，例如监测离体组织切片或基于微电极的脑植入物。
“K 系数测试板设计对热阻抗测量的影响”
选择 L 16 正交阵列 1 作为设计工具，用于评估 k 因子测试板系统中所有已确定的主要因素及其预期相互作用的影响。由于本研究的重点是推导用于估计目的的数学方程，因此正确定义实验布局以捕获所有变异源非常重要；即，当未解决的变异性最小化时，方程的准确性最高。正确定义实验后，根据矩阵准备适当的模型，并通过有限元分析热求解器 (ABAQUS) 进行处理。FEA 软件返回的典型数据集显示在表 2 的最右列中。进行统计分析，可以从完成的数据集中得出正交多项式方程。
新型数字阻抗电桥的 PTB-INRIM 比较 ...
摘要 本文描述了在现场测量量子霍尔电阻标准时对两种不同的数字阻抗电桥进行比较，目的是实现电容的 SI 单位法拉。在 EMPIR 联合研究项目 18SIB07 GIQS（石墨烯阻抗量子标准）中，德国联邦物理技术研究院 (PTB) 开发了一种约瑟夫森阻抗电桥，意大利国家计量研究所 (INRIM) 和都灵理工大学 (POLITO) 开发了一种电子数字阻抗电桥。前者基于约瑟夫森波形发生器，后者基于电子波形合成器。INRIM-POLITO 阻抗电桥被转移到 PTB，通过测量温控标准和石墨烯交流量化霍尔电阻 (QHR) 标准对这两个电桥进行了比较。 1233 Hz 下 10 nF 电容标准的校准不确定度在 PTB 电桥的 1 × 10 − 8 以内，INRIM–POLITO 电桥的不确定度在 1 × 10 − 7 左右。比较在综合不确定度内相互验证了两个电桥。结果证实，数字阻抗电桥允许从 QHR 实现 SI 法拉，其不确定度可与 BIPM 和主要国家计量机构的最佳校准能力相媲美。
锂离子电池模型的阻抗响应模拟策略
摘要电池是一种电化学系统，可以被视为一个黑匣子，没有实用的方式，可以以负担得起的成本观察内部的过程。幸运的是，电化学系统中的大多数物理和化学过程都可以通过其独特的特征时间常数来区分。电化学阻抗光谱（EIS）是一种强大的技术，可以根据电池的频率响应来区分内部过程。EIS已成功地识别相关的电化学机制和电池参数，因此可以与基于模型的电池管理系统（BMS）集成，这对于改善电池寿命和性能至关重要。在本文中，我们提供了对不同的模拟策略的看法，用于建模锂离子电池的阻抗响应，BMS中EIS模型的实现以及与实现计算有效方法相关的一些挑战。
功率器件热阻抗的现场实验提取技术
为了模拟原位 Z TH,ja 提取，对安装在 PM 上的其中一个设备采用了“模拟实验”策略。该过程如下：•首先，通过 COMSOL Multiphysics 环境中的详细纯热 3-D FEM 模拟获得设备的参考 Z TH,ja [24]，其中重现了 PM 的精确复制品（图 3）。边界条件通过施加于厚铜底板底面的传热系数 h =2×10 3 W/m 2 K 来解释，这描述了与高效散热器的接触 [25]。•获得的参考 Z TH,ja 用于构建具有 Foster 拓扑的 SPICE 兼容热反馈网络 (TFN) [26]；然后将 TFN 耦合到 VDMOS 晶体管的电气模型，该晶体管的温度敏感参数可以在模拟运行期间发生变化。电气模型根据实验数据 [27] 进行了校准，并在 [28] 中进行了详细描述。• 使用 OrCAD Capture 软件包 [29] 对 ET 模型进行了瞬态模拟，以模拟第 II.B 节中介绍的实验程序来提取 z ja 。• 通过在 COMSOL 中模拟 300 K 等温背面的裸片器件来确定 Z jc 。• 然后进行反归一化过程和时域转换以获得热阻抗 Z TH,ja 。• 最后比较了参考值和提取的 Z TH,ja 。