公开(公告)号：CN118913071A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410971502.2

申请日：2024-07-19

Applicant: 南通大学 ,  海门圣帕斯电梯配件有限公司

Inventor： 邢强 ,  宋坤 ,  章晓超 ,  周杨 ,  黄华凯

IPC: G01B7/04 ,  G01B7/28 ,  G01B7/02

Abstract: 本申请公开了一种自适应电梯补偿链测长方法及装置，包括：电感传感器、测距传感器、信号处理模块、位置调节模块和显示控制模块。电感传感器用于获得电梯补偿链的轮廓信号。信号处理模块用于将电梯补偿链的轮廓信号解析为周期性电感信号。位置调节模块用于自适应调节电感传感器的位置以及对电梯补偿链进行限位操作。显示控制模块用于根据反馈信号控制位置调节模块并显示电梯补偿链的长度。本申请通过非接触自适应测量方法能够适应多种类型的补偿链，不受补偿链表面平滑度和反射率的影响，适应范围较广。本申请的测量过程中能够自动校正传感器与补偿链间的测量距离，避免出现采集信号的失真。

公开(公告)号：CN118709534A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410734986.9

申请日：2024-06-07

Applicant: 南通大学

Inventor： 余晨辉 ,  周杨 ,  王奕锦 ,  罗曼 ,  马青兰

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种深度学习技术驱动的InGaAs FinFET器件性能预测方法，首先选择更具代表性的工艺参数，并利用TCAD仿真生成大量的仿真数据，然后搭建适配InGaAs FinFET器件数据的PReLUNet深度学习网络模型，并使用仿真数据对模型进行预训练，使模型捕获到工艺参数与器件性能之间的潜在复杂关系，确保模型初步具备预测能力。接着通过少量实验数据集对模型进行微调校准，提升模型的预测精度和可解释性。本发明显著减少了对大量昂贵的实验数据的依赖，使模型能够在有限计算资源下找到实现InGaAs FinFET器件的最佳参数配置，从而加速器件设计阶段的迭代与优化，促进半导体器件设计的发展。

公开(公告)号：CN118153505A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410264503.3

申请日：2024-03-08

Applicant: 南通大学

Inventor： 鲜佳赤 ,  余晨辉 ,  祖源泽 ,  周杨 ,  王奕锦 ,  罗曼 ,  罗向东

IPC: G06F30/373 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于氮化镓E类逆变电路的设计与优化方法，采用蒙特卡洛分析与神经网络模型SeLUNet Boost相结合实现。通过模型实现对电路参数与转化效率之间映射关系的学习和预测，并根据预测的最大转化效率，设计电路中相关器件的参数值，使电路的工作效率达到最优。其训练网络所需的数据集来自对电路进行的蒙特卡洛仿真分析，通过对电路中的多种器件设置不同幅度的容差值并进行蒙特卡洛仿真，得到大量电路功率及转化效率随器件参数变化的数据。本发明所提出的基于氮化镓的E类逆变电路设计与优化方法能够快速计算出E类逆变电路实现高转化率对应的最优参数值，提高所设计电路的成品率，并且成本较低，能够显著提高设计效率。