简介 磁传感器的发明已有 2000 多年的历史。市场对提高传感器性能、减小尺寸、与电子系统集成以及降低价格等各种需求推动了磁传感器技术的发展。根据对磁场感应范围的需求,磁传感器可大致分为三类:低场(小于 1 微高斯)、中场(1 微高斯至 10 高斯)和高场感应(10 高斯以上)[1]。低场传感器主要用于医疗应用和军事监视,例如超导量子干涉装置 (SQUID)、搜索线圈和光纤磁力仪。中场传感器适用于检测地球磁场,例如磁通门和磁感应磁力仪。大多数用于高场感应的工业传感器使用永磁体(偏置)作为检测磁场的源。磁传感器在生物技术中有着重要的应用。典型应用之一是感应生理功能产生的磁场,例如神经元信号和心脏信号。
通过(TSV)技术利用同轴性通过Silicon,提出了紧凑的低通滤波器(LPF)。首先,通过分析计算,有限元方法(FEM)模拟和测量,研究了基于同轴TSV的几个电容器。其次,提出并通过FEM模拟和测量结果对基于同轴TSV的螺旋感应的电感式的公式进行了验证。最后,提出了基于基于TSV的电容器和电感器的研究,提出了基于2×4、2×5、2×6和2×7同轴TSV阵列的提议𝐿𝐶LPFS的分析模型,并且在AD和HFF中建立了等效电路模型以及在ADS和HFSS中的有限元模型(FEM)模型。LPF通过测量进行制造和验证。在建议的LPF中,同时使用同轴TSV作为电容器和电感器,这会导致更紧凑的大小。电感器的寄生能力可以帮助诱导拟议的LPF在停止带中诱导一个缺口,并提高滚动速率。
z 概述 AS1642 采用双极工艺,专为高性能锁存检测霍尔效应应用而设计,如家用电器、工业、转子位置传感、无刷直流电机等。霍尔 IC 集成了一个用于磁感应的片上霍尔电压发生器、一个放大霍尔电压的比较器、一个开路集电极输出和一个施密特触发器,以提供开关滞后以抑制噪声,以及一个电压调节器,用于在 3.5V 至 50V 的电源电压下工作。AS1642 设计用于响应交替的北极和南极。当磁通密度 (B) 大于工作点 (B OP ) 时,输出将打开(低),输出保持直到磁通密度 (B) 低于释放点 (B RP ),然后关闭(高)。该设备采用 SIP-3L 封装,额定温度范围为 -40°C 至 125°C。该封装符合 RoHS 规定。
本文介绍了涉及功能梯度多铁性涂层的移动接触的求解程序。假设一个平面或三角形轮廓的移动刚性冲头与多层介质接触,该介质由磁电弹性涂层、弹性夹层和弹性基板组成,并被建模为半平面。该公式基于平面弹性动力学的波动方程和麦克斯韦方程。应用傅里叶变换和伽利略变换,推导出平面和三角冲头问题的第二类奇异积分方程。开发了一种利用雅可比多项式的展开-配点技术来数值求解积分方程。通过与文献中的结果进行比较,验证了所提出的程序。考虑功能梯度磁电弹性涂层进行的参数分析表明了性能变化曲线、冲压速度和涂层厚度对接触应力、电位移和磁感应的影响。所提出的方法可用于受移动接触影响的多铁性分层系统的分析和设计研究。
城市地区的停车场已成为发展中国家和发达国家的主要问题。在停车场使用物联网将帮助车辆用户通过智能手机知道停车位的可用性。拟议的智能停车系统包括一个现场部署的物联网模块,该模块用于监视和信号停车位的可用性。控制器和传感器将放在每个停车位的天花板上,以检测汽车的存在。服务器收集传感器的结果并在云系统中监视。还提供了一个移动应用程序,该应用程序允许最终用户检查停车位的可用性。通过红外(IR)传感器进行监控,以获取实时停车位。传感器感应的数据被传输到Nodemcu ESP8266,然后在Internet的帮助下也将其传输到网页上。该网页将通过显示空缺插槽来帮助用户查找可用的停车位。因此,它减少了燃料消耗,进而减少了环境中的碳印象。
千克是国际单位制 (SI) 中唯一仍由物质工件定义的基本单位。考虑到IS过去的发展以及对国际原型稳定性的了解甚少,这个定义并不令人满意。从长远来看,最好用基于原子属性或基本常数的定义来替换它。在计量实验室正在进行的各种研究中,最有前途的途径之一似乎是“瓦特平衡”。其原理是将机械功率与电磁功率进行比较。它是通过分两个阶段进行的测量得出的结果:静态阶段,将作用在载有电流并放置在感应场中的导体上的拉普拉斯力与标准质量的重量进行比较,以及动态阶段,其中当导体以已知速度在同一感应场中移动时,确定同一导体上感应的电压。通过与约瑟夫森效应和量子霍尔效应进行比较来确定电量,从而可以将质量单位与普朗克常数联系起来。虽然实验原理仍然简单明了,但获得相对不确定性
(a)使用E +IΩT时间限制,nd频率依赖性复合电导率σ(ω)=σ1-iσ2。假设每个“ UID”对电动ELD独立响应,因此它们的贡献加起来形成了总导电率。(b)哪种简单的集总元素电路具有y = 1 /z(其中z是电路的复杂阻抗),其频率依赖性与σ(ω)相同?(c)表明,在低频极限(ω节)中,正常响应纯粹是欧姆的,而超级UID响应纯粹是感应的。在此限制中,使用经验关系:n s(t)= n 0 1 - (t/t c)4; n n n(t)= n 0 -n s(t),其中n o是材料中电子的密度。旁边:N s(t)的表达是清洁金属中超级UID密度的相当好的近似值,但是第二个表达式非常敬畏:n s(t)+ n n(t)不等于总电子密度。
摘要 - 迅速的神经网络(SNN)已获得了能源有效的机器学习能力,利用生物启发的激活功能和稀疏的二进制峰值数据表示。虽然最近的SNN算法进步在大规模的计算机视觉任务上达到了高度准确性,但其能源效率主张依赖于某些不切实际的估计指标。这项工作研究了两个硬件基准平台,用于大规模SNN推断,即SATA和Spikesim。SATA是一种稀疏感应的收缩阵列加速器,而Spikesim评估基于内存计算(IMC)的模拟横杆实现的SNN。使用这些工具,我们发现,由于各种硬件瓶颈,最近的SNN算法工作的实际能效提高与它们的估计值有很大差异。我们识别并解决了在硬件上有效的SNN部署的关键障碍,包括在时间段上的重复计算和数据移动,神经元模块开销和SNN易受跨键bar非理想性的脆弱性。
无线电力,也称为无线电源或无线能量传输,是一项突破性的技术,它正在改变我们对电力传输的看法。无线电力不依靠物理电线和电缆来传输电能,而是使用电磁场在电源和设备之间传输电力。这项技术有可能彻底改变我们为电子设备充电、为家庭和企业供电的方式,甚至实现新的交通方式。无线电力的概念并不新鲜。事实上,电磁感应的基本原理是由迈克尔法拉第在 19 世纪初发现的。然而,直到 21 世纪,得益于材料科学、电子学和工程学的进步,无线电力才成为一种可行的技术。如今,无线电力被用于各种应用,从智能手机和电动牙刷的无线充电板到电动汽车和工业设备的无线电力传输系统。虽然仍有一些挑战需要克服,例如安全问题和监管问题,但无线电力的潜在好处是巨大而深远的。在本文中,我们将探讨无线电力背后的技术、其当前和潜在的应用以及它所带来的挑战和机遇。
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确,细致和灵活的任务的能力[17],[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19],依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近,深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20],[21],而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把,操纵和组装方面[22]。此外,多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展,但在多尺度操作整合,动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐,并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性,以优化精确的操纵能力。