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基于精确网络模型的CRLH-TL简化设计
1
作者
刘孝鹏
张云华
+2 位作者
陈海涛
陈可
朱国强
《电子技术应用》
北大核心
2017年第10期103-105,115,共4页
提出了一种针对左右手混合传输线(CRLH-TL)的精确网络模型和元胞结构提取方法,简化了多节左右手混合传输线设计方案。以往常规的CRLH-TL网络模型及其元胞提取方法忽略了末节耦合效应(end-couple)和末节空间波效应(space-wave),得到的单...
提出了一种针对左右手混合传输线(CRLH-TL)的精确网络模型和元胞结构提取方法,简化了多节左右手混合传输线设计方案。以往常规的CRLH-TL网络模型及其元胞提取方法忽略了末节耦合效应(end-couple)和末节空间波效应(space-wave),得到的单节元胞的网络参数无法准确设计多节CRLH-TL结构。提出的精确网络模型基于极少节元胞结构的仿真数据,将单节元胞和末节效应的网络参数分离,获得准确的元胞网络参数,为快速准确地设计多节CRLH-TL结构打下基础。以此模型方法,设计了30节元胞级联的CRLH-TL漏波天线,与CST全波仿真结果进行对比,辐射角和辐射波束宽度的计算误差分别小于1°和2°,验证了精确网络模型的准确性。
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关键词
左右手混合传输线
精确网络模型
末节效应
漏波天线
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职称材料
基于XRF与RBF神经网络的锌浸出渣有价组分精准定量分析研究
被引量:
1
2
作者
李媛
石垚
+4 位作者
李绍元
何明星
张晨牧
李强
李会泉
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期490-497,共8页
锌冶炼浸出渣是湿法炼锌工艺产出的冶炼固废渣,占锌冶炼固废产出总量的75%以上,因含有Zn,Cu,Pb,Ag,Cd和As等多种有价金属元素,其资源化利用潜力巨大。然而由于其成分含量不稳定,检测精度不足等原因,导致关键元素的资源转化效率难以保证...
锌冶炼浸出渣是湿法炼锌工艺产出的冶炼固废渣,占锌冶炼固废产出总量的75%以上,因含有Zn,Cu,Pb,Ag,Cd和As等多种有价金属元素,其资源化利用潜力巨大。然而由于其成分含量不稳定,检测精度不足等原因,导致关键元素的资源转化效率难以保证,因此对浸出渣关键资源组分的精准定量分析在锌冶炼行业绿色发展方面具有重大意义。该研究以Zn,Cu,Pb,Cd和As五种目标元素为分析对象,分别采用XRF工作曲线法和XRF结合RBF神经网络模型的方法对浸出渣目标元素定量分析,以相对误差、相对标准偏差作为两种方法的评价指标,对两种方法进行分析比较。首先采用标准添加法对工业现场采集的锌浸出渣配制浓度梯度样,并以此为标准化样品进行ICP-OES检测,随后将ICP-OES检测结果作为目标元素定量分析基准值,对浓度梯度样品进行X射线荧光光谱(XRF)检测,建立目标元素工作曲线,利用工作曲线对各目标元素进行定量分析。同时用XRF光谱数据构建输入矩阵、样品目标元素浓度构建输出矩阵,训练RBF神经网络来构建浸出渣中目标元素多元定标模型,并用此模型实现浸出渣样品目标元素预测。工作曲线法定量分析结果与ICP-OES基准值对比得到相对误差均值为8.5%,标准偏差均值为4.0%;RBF神经网络预测结果与ICP-OES基准值对比得到相对误差均值为0.18%,标准偏差均值为0.58%。结果表明,两种方法均能实现浸出渣样品目标元素的定量分析,但XRF结合RBF神经网络的方法能够对浸出渣样品进行精准定量分析和基体校正,分析结果准确性和精密度优于传统工作曲线分析方法。
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关键词
射线荧光光谱
精准定量分析
径向基神经网络模型
锌冶炼浸出渣
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职称材料
题名
基于精确网络模型的CRLH-TL简化设计
1
作者
刘孝鹏
张云华
陈海涛
陈可
朱国强
机构
武汉大学电子信息学院
中船重工集团公司第七二二研究所
出处
《电子技术应用》
北大核心
2017年第10期103-105,115,共4页
基金
国家自然科学基金(61301061)
文摘
提出了一种针对左右手混合传输线(CRLH-TL)的精确网络模型和元胞结构提取方法,简化了多节左右手混合传输线设计方案。以往常规的CRLH-TL网络模型及其元胞提取方法忽略了末节耦合效应(end-couple)和末节空间波效应(space-wave),得到的单节元胞的网络参数无法准确设计多节CRLH-TL结构。提出的精确网络模型基于极少节元胞结构的仿真数据,将单节元胞和末节效应的网络参数分离,获得准确的元胞网络参数,为快速准确地设计多节CRLH-TL结构打下基础。以此模型方法,设计了30节元胞级联的CRLH-TL漏波天线,与CST全波仿真结果进行对比,辐射角和辐射波束宽度的计算误差分别小于1°和2°,验证了精确网络模型的准确性。
关键词
左右手混合传输线
精确网络模型
末节效应
漏波天线
Keywords
composite
right-left
handed
transmission
line
accurate
network model
distal
effect
leaky
antennas
分类号
TN822.5 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于XRF与RBF神经网络的锌浸出渣有价组分精准定量分析研究
被引量:
1
2
作者
李媛
石垚
李绍元
何明星
张晨牧
李强
李会泉
机构
昆明理工大学冶金与能源工程学院
中国科学院过程工程研究所绿色过程与工程重点实验室
河北工程大学信息与电气工程学院
中国科学院大学化学工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期490-497,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1903305)
美丽中国生态文明建设科技工程专项(XDA23030303)资助。
文摘
锌冶炼浸出渣是湿法炼锌工艺产出的冶炼固废渣,占锌冶炼固废产出总量的75%以上,因含有Zn,Cu,Pb,Ag,Cd和As等多种有价金属元素,其资源化利用潜力巨大。然而由于其成分含量不稳定,检测精度不足等原因,导致关键元素的资源转化效率难以保证,因此对浸出渣关键资源组分的精准定量分析在锌冶炼行业绿色发展方面具有重大意义。该研究以Zn,Cu,Pb,Cd和As五种目标元素为分析对象,分别采用XRF工作曲线法和XRF结合RBF神经网络模型的方法对浸出渣目标元素定量分析,以相对误差、相对标准偏差作为两种方法的评价指标,对两种方法进行分析比较。首先采用标准添加法对工业现场采集的锌浸出渣配制浓度梯度样,并以此为标准化样品进行ICP-OES检测,随后将ICP-OES检测结果作为目标元素定量分析基准值,对浓度梯度样品进行X射线荧光光谱(XRF)检测,建立目标元素工作曲线,利用工作曲线对各目标元素进行定量分析。同时用XRF光谱数据构建输入矩阵、样品目标元素浓度构建输出矩阵,训练RBF神经网络来构建浸出渣中目标元素多元定标模型,并用此模型实现浸出渣样品目标元素预测。工作曲线法定量分析结果与ICP-OES基准值对比得到相对误差均值为8.5%,标准偏差均值为4.0%;RBF神经网络预测结果与ICP-OES基准值对比得到相对误差均值为0.18%,标准偏差均值为0.58%。结果表明,两种方法均能实现浸出渣样品目标元素的定量分析,但XRF结合RBF神经网络的方法能够对浸出渣样品进行精准定量分析和基体校正,分析结果准确性和精密度优于传统工作曲线分析方法。
关键词
射线荧光光谱
精准定量分析
径向基神经网络模型
锌冶炼浸出渣
Keywords
XRF
accurate
quantitative
analysis
RBF
neural
network model
Zinc
smelting
leaching
slag
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于精确网络模型的CRLH-TL简化设计
刘孝鹏
张云华
陈海涛
陈可
朱国强
《电子技术应用》
北大核心
2017
0
下载PDF
职称材料
2
基于XRF与RBF神经网络的锌浸出渣有价组分精准定量分析研究
李媛
石垚
李绍元
何明星
张晨牧
李强
李会泉
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
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