自检测硅微机械电容式麦克风及其制备方法

    公开(公告)号:CN101489170A

    公开(公告)日:2009-07-22

    申请号:CN200910095918.8

    申请日:2009-02-20

    摘要: 自检测硅微机械电容式麦克风,包括敏感膜和底板、硅基体;敏感膜的周边固定在硅基体上;底板上分布有通气孔,底板通过连接座固定在硅基体上,底板位于敏感膜的正上方,底板和敏感膜之间有空气隔层;各支板分别通过连接支座固定在硅基体上,支板分别通过连接支座与一引线端连接;敏感膜上设有敏感膜引线端。制备所述的麦克风的方法是:制备处三层的敏感膜;在敏感膜上干法刻蚀开引线窗口;制备形成空气隔层的空间;制备底板;在硅基体上腐蚀出声波传入通道;释放出敏感膜和第一支板、第二支板、第三支板。本发明具有能实现电学自检测、结构简单、成本低廉、有利于工业化大生产的优点。

    一种废旧锂离子电池的回收方法

    公开(公告)号:CN1953269A

    公开(公告)日:2007-04-25

    申请号:CN200610154458.8

    申请日:2006-11-01

    IPC分类号: H01M10/54 H01M6/52

    CPC分类号: Y02W30/84

    摘要: 本发明涉及一种废旧锂离子电池的回收方法。将电池完全放出电量,分离电池的正极、负极和隔膜。将分离出的正极剪成碎片,置于N-甲基吡咯烷酮溶液中,50~100℃温度下搅拌,分离出铝箔,过滤出正极活性材料,真空干燥,得到正极活性材料粗产品;然后与Li2CO3机械球磨混合均匀,在空气或氧气气氛中高温煅烧10~24小时,冷却研磨后得到LiCoO2。本发明回收材料所制备的草酸钴、氧化钴和钴酸锂产品的质量达到了商品级要求,完全可以在锂离子电池中得到应用,极大的降低了产品的价格,同时电化学容量高、产品质量稳定。另外对负极、铜箔进行了有效回收,活性物质则直接燃烧处理,避免污染环境。

    一种视频传感器网络中基于差分算法的多移动目标监测方法

    公开(公告)号:CN109600710B

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN201811501729.1

    申请日:2018-12-10

    摘要: 一种视频传感器网络中基于差分算法的多移动目标监测方法,包括以下步骤:(1)在监测区域内随机部署多个视频传感器节点;(2)监测移动目标;(3)预测移动目标的下一刻位置;(4)可监测节点都创建维护一张覆盖旋转信息表;(5)基于差分优化算法的监测节点旋转决策;(6)可监测节点按照最终较优解来旋转。本发明能够通过预测移动目标下一时刻出现的位置,并据此利用差分算法选择可覆盖节点进行感知方向的旋转。该发明进行了每一时刻的全局优化,能够最大概率地覆盖目标可能出现的位置,提高了多移动目标的覆盖质量。

    一种虚拟力修正的有向传感器网络节能覆盖方法

    公开(公告)号:CN109587698A

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201811501704.1

    申请日:2018-12-10

    摘要: 一种基于虚拟力修正的有向传感器网络节能覆盖方法,包括以下步骤:(1)在监测区域内随机部署多个有向传感器节点;(2)计算各节点的质心点ci,初始位置 (3)对节点si计算其所有邻居节点为集合ψi;(4)虚拟力修正的节能覆盖方法;(5)节点旋转决策;(6)计算节点si指向对应质心点ci的向量并单位化,得到节点si最终感知方向信息,获得节点感知方向的输出集。本发明在力求区域覆盖质量提升的情况下,来达到节点能耗均衡的目标,延长整个网络的覆盖时间。

    自检测硅微机械电容式麦克风及其制备方法

    公开(公告)号:CN101489170B

    公开(公告)日:2012-08-22

    申请号:CN200910095918.8

    申请日:2009-02-20

    摘要: 自检测硅微机械电容式麦克风,包括敏感膜和底板、硅基体;敏感膜的周边固定在硅基体上;底板上分布有通气孔,底板通过连接座固定在硅基体上,底板位于敏感膜的正上方,底板和敏感膜之间有空气隔层;各支板分别通过连接支座固定在硅基体上,支板分别通过连接支座与一引线端连接;敏感膜上设有敏感膜引线端。制备所述的麦克风的方法是:制备处三层的敏感膜;在敏感膜上干法刻蚀开引线窗口;制备形成空气隔层的空间;制备底板;在硅基体上腐蚀出声波传入通道;释放出敏感膜和第一支板、第二支板、第三支板。本发明具有能实现电学自检测、结构简单、成本低廉、有利于工业化大生产的优点。

    基于人工神经网络的微膨胀自密实高强钢管混凝土的配合比设计方法

    公开(公告)号:CN118116501A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410027433.X

    申请日:2024-01-09

    摘要: 本发明公开了一种基于人工神经网络的微膨胀自密实高强钢管混凝土的配合比设计方法,步骤1,构建样本集;步骤2,训练高强钢管混凝土体积自由收缩预测模型;步骤3,获取需控制的高强钢管混凝土收缩变形量的需求值,并设定影响参数理论数据;步骤4,利用训练后的模型获取影响参数理论数据的收缩预测值;步骤5,基于需求值和收缩预测值计算微膨胀的目标值,并利用高强钢管混凝土在不同膨胀剂掺量下的膨胀值样本,获取建议膨胀剂掺量;步骤6,进行高强钢管混凝土的体积收缩实验,若实验结果达到收缩变形需求,则根据影响参数理论数据与建议膨胀剂掺量确定自密实微膨胀高强钢管混凝土推荐配比,否则人为更新影响参数理论数据,并返回步骤4。