基于CDF-MRTD分析波导介质层光子带隙(PBG)结构的传输特性

将具有紧支撑和对称特性的Cohen-Daubechies-Feauveau (CDF)双正交尺度函数的时域多分辨率(MRTD)算法用于波导介质层式光子带隙(PBG)结构的分析,并对影响光子晶体波导阻特性的因素例如周期长度、折射率常数比、介质层厚度比等进行了详细的分析。数值实验显示周期长度、周期个数的设置对禁带与阻带内滤波特性有直接影响。因此,在对矩形光子晶体波导进行优化设计可以通过对其周期长度、周期个数等参数的优化处理实现。此外,与传统时域有限差分法(FDTD)算法相比,CDF-MRTD算法在较大离散网格尺寸下,仍具有良好的精度,因此可以有效地的减少对计算机的CPU和内存占用。

基于BP神经网络的电机轴承润滑脂含量判定方法

传统电机轴承润滑脂含量判定方法通过停转进行润滑脂含量测量,这种方法使用起来极其不便利,而且很多轴承的润滑脂都是密封的。针对其停转、拆封的不便,提出了一种基于BP神经网络的电机轴承润滑脂含量判定方法。利用采集到的电机轴承的振动数据,对其进行统计特征提取,通过BP神经网络来构建润滑脂含量与统计特征之间的函数关系。经试验验证,该方法可以有效地检测出电机轴承润滑脂含量,对电机轴承的维修保护有着重要意义。