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Sec2.1 CMOS 反向器 • 1.CMOS逻辑电路的逻辑电平 • 2.CMOS 反向器 Sec 2.2 CMOS 逻辑门 ➢ CMOS 与非门 ➢ CMOS 或非门 ➢ CMOS 同向缓冲逻辑门 ➢ 与-或-非门 ➢ 异或门 ➢ 三态门 Sec2.3.异或门和其他逻辑门 • 1. 异或门及其应用 • 2. 传输门及其应用 • 3. 三态门 • 4. 漏极开路门 • 5. “线与”逻辑
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2.4.4 其他类型的TTL门电路 2.4.5 TTL门电路的改进 2.6 CMOS门电路 2.6.1 CMOS反向器工作原理 2.6.2 CMOS反向器静态输入输出特性
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1 总体介绍和目的 2 实验内容提要和要求 3 注意事项和要求 实验一、手工电路焊接训练 实验二、手工焊接技术训练 实验三、常用基本仪器使用练习 实验四、RC串并联网络的相频和幅频特性测试 实验五、典型集成运算放大器电路 实验六、六反向器周期脉冲发生电路 实验七、表面贴装流水线工艺
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针对 Fe-C二元合金,建立了描述反向凝固器内伴随相变的湍流流动和传热过程的二维稳态数学模型.应用连续统一方程模拟固液相变过程,并假设两相区为疏松介质,对其中的流动应用Darcy法则.湍流现象则通过Launder-Sharma的к-ε双方程低雷诺数修正模型描述.采用Simple算法对凝固器内的速度场和温度场进行了模拟计算,并讨论了母带的厚度、入口温度和补充钢液的过热度等操作参数对相变过程的影响.分析表明母带停留时间是影响新生相生长的关键参数,即反向凝固器高度与母带拉速的比值应控制在一定的范围内
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一、填空题(每小题 1 分,共 10 分) 1.PN 结反向偏置时,PN 结的内电场被___________。 2.共射放大电路,将 IEQ 增大,rbe将___________。 3.集成功放 LM386,共有引脚___________个。 4.在构成电压比较器时集成运放工作在开环或___________状态
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为寻求最佳的流道高度参数,利用由简化共轭梯度法(反向求解器)和完整的三维、两相、非等温燃料电池数学模型(正向求解器)构成的质子交换膜燃料电池多参数最佳化反问题求解方法,将流道各弯头处高度作为搜寻变量(最佳化对象),以电池输出功率密度的倒数作为目标函数,通过搜寻目标函数最小值,得到了流道各弯头处最佳高度(最优化设计参数值).结果表明,最佳的蛇型流场除出口流道为高度渐扩型外,其余流道均为高度渐缩型,其性能比传统蛇型流场提高了约11.9%.渐缩型的流道强化了肋下对流,可有效移除肋条下方多孔扩散层中的液态水,提高反应气向多孔电极的传递速率,因而改善了电池性能.渐扩型的出口流道可防止过强的肋下对流导致燃料\短路\,直接跨过多孔扩散层从电池出口流出造成燃料浪费
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以宝钢一连铸板坯结晶器为研究对象,采用大型商业软件CFX4.3,将模拟计算出的浸入式水口的出口速度直接赋给结晶器作为入口条件,计算了结晶器内钢液的流动情况.结果表明:速度矢量在水口出口截面分布不均匀、方向与水口倾角不一致.因此,有必要将水口计算结果与结晶器模型结合起来以更好地反映钢液的流动情况
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利用Pro CAST软件对2400 mm×400 mm宽厚板坯结晶器建立三维动态模型,采用移动边界法实现结晶器内流场、温度场及应力场的耦合模拟.结果表明:考虑凝固坯壳的影响,下回流区位置向铸坯中心靠拢,真实反映了钢液在连铸结晶器内的流动情况.自由液面的钢液从窄面流向水口,速度先增大后减小,距水口约0.7 m处,出现最大表面流速,约为0.21 m·s-1.结晶器出口坯壳窄面中心厚度最小且由中心向两侧逐渐增大,最小厚度约为10.4 mm;受流股冲击影响较弱的宽面坯壳与窄面相比生长更均匀,宽面偏角部和中心的坯壳厚度分别为18.9 mm和27.6 mm.铸坯坯壳应力变化趋势与温度基本保持一致,表明初凝坯壳应力主要是热应力.结晶器内铸坯宽窄面上的等效应力均沿着结晶器高度下降方向呈增大趋势,铸坯角部、宽面中心及窄面中心位置的最大应力各约为200、100和25 MPa
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教学内容 首先介绍人工神经网络的基本概念和 ANN 的特性,以及神经网络的学习方法。然后讲授典型的前向神经网络、反馈神经网络的原理、结构、基本算法,给出了 BP 网络的算法改进。最后介绍了神经网络 PID 控制。 教学重点 1. 神经网络的各种学习算法,神经网络的训练。 2. 感知器网络、BP 网络的结构和算法、BP 网络学习算法的改进,反馈网络的结构、学习算法。 3. 神经网络 PID 控制
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