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公开(公告)号：CN118431702A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410689167.7
申请日：2024-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: H01P1/203
Abstract: 本发明涉及一种吸收式广义切比雪夫响应带通滤波器，为双端口器件，包括依次层叠的底层金属层、中间介质层和顶层金属层，底层金属层与顶层金属层连接；所述顶层金属层基于互补双工器架构设计，包括并联的滤波电路和匹配电路；在滤波器的通带内，信号通过滤波电路传输；在滤波器的阻带内，信号被匹配电路吸收；所述底层金属层为金属地。本发明与现有的微带结构吸收式滤波器相比，显著提高了滤波器的矩形系数，同时能完全通过解析公式计算得到电路参数，实现预设的响应和性能指标。
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公开(公告)号：CN118508020A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410689166.2
申请日：2024-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: H01P1/203
Abstract: 本发明属于微波滤波器技术领域，具体涉及一种基于微带器件的吸收式超宽带带通滤波器，用于传输有用信号，吸收无用信号。基于微带器件的吸收式超宽带带通滤波器，为双端口器件，包括依次层叠的底层金属层、中间介质层、顶层金属层，所述顶层金属层包括滤波电路、两个分别并联在滤波电路两个端口的匹配电路、串联在滤波电路两个端口的50欧姆微带线；所述50欧姆微带线用于连接SMA连接器；所述底层金属层为金属地。本发明与现有的微带结构吸收式滤波器相比，显著提高了滤波器的带宽，同时具有良好的反射信号吸收能力，良好的矩形系数。
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公开(公告)号：CN114252654A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111531079.7
申请日：2021-12-14
Applicant: 杭州电子科技大学温州研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G01Q60/10
Abstract: 本发明公开了一种石墨烯平面在低能量范围内的原子坍塌态观测方法。本发明采取六边形结构的石墨烯平面作为检测平台，六边形每条边的边缘碳原子构成扶手椅排布结构，在中心位置处有两个相距5nm的碳原子缺陷作为人工原子核，且这两个缺陷原子来自同一种石墨烯子晶格，缺陷位置处的电荷量通过STM探针进行调控。本发明通过分析石墨烯的态密度分布图，在电荷量大于0.5，任意非0负能量下成功观测到了原子坍塌谐振峰，大大简化了观测原子坍塌现象的难度。
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公开(公告)号：CN118965927B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411451154.2
申请日：2024-10-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络加速的热电制冷器协同仿真设计方法及系统，方法包括以下步骤：（1）搭建热电制冷器的等效物理场仿真模型；（2）通过对热电制冷器的等效物理场仿真模型进行仿真或实验测量，收集结构参数，按照热电臂的长、宽、高、电流参数与热电制冷器性能的对应关系，绘制影响参数‑性能参数曲线图，找到影响热电制冷器的参数；（3）搭建神经网络模型，收集影响参数‑性能参数数据集并进行神经网络训练及测试，得到训练好的神经网络模型；（4）搭建用于寻优的粒子群优化算法，通过对影响参数的控制，不断逼近目标性能参数，最终得到满足设计要求的热电制冷器结构参数。本发明大幅缩短了热电制冷器的设计周期，提高了设计效率。
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公开(公告)号：CN113627113B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202110878769.3
申请日：2021-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/373 , G06F30/367 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06F111/06 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种微波传感器谐振结构联合仿真优化方法及系统，其中涉及的方法包括：S1.像素化优化区域为方形像素单元；S2.初始化状态集、动作集；S3.初始化参数；S4.当前策略网络输出动作集，当前状态集生成微波传感器模型脚本；S5.读取脚本并构建微波传感器模型并进行仿真；S6.根据仿真数据计算基于当前状态集被执行后得到的奖励值；S7.将数据存入经验池；S8.当前评价网络计算数学期望，目标评价网络计算数学期望；S9.计算数学期望之间的差异并更新当前网络的参数；S10.更新目标网络的参数；S11.当前神经网络的参数和目标神经网络收敛，得到智能集模型并输出谐振结构的优化策略，将原始谐振结构基于输出的优化策略进行调整，得到优化后的谐振结构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112417688B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202011321042.7
申请日：2020-11-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G01R27/26 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种微波微流体传感器通道数值的联合仿真优化方法及系统。其方法包括步骤：S1、初设定微波微流体传感器通道优化区域并将其像素化为大小MxN的矩阵单元；S2、初始化程序参数值；S3、根据通道搜索方法构建多条个体微流体通道，以形成种群；S4、构建模型并进行仿真，根据仿真得到的数据计算个体微流体通道适应度值；S5、根据适应度值更新在迭代过程中的个体最优通道、群体最优通道以及每个矩阵单元被选择的概率；S6、判断迭代次数是否达到最大迭代次数；若否，则重复上述步骤S3‑S5，若是，则输出优化后的微流体通道数值。本发明能够较快、较可靠且自动得出性能优异的微波微流体传感器通道布局。
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公开(公告)号：CN118261098A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410243002.7
申请日：2024-03-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/367 , G06F119/08 , G06F119/06
Abstract: 本发明属于电热仿真技术领域，具体涉及IGBT模块电热仿真评估方法及系统。方法包括：S1，建立电功耗模型；S2，建立快速热仿真模型；S3，建立联合仿真平台，并通过联合仿真平台调用电功耗模型和快速热仿真模型，实现快速电热仿真。本发明具有能够提高仿真速度以及仿真精度的特点。
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公开(公告)号：CN113191079B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110457231.5
申请日：2021-04-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/06
Abstract: 本发明基于电磁表面单元结构的微波传感器的联合仿真优化方法，按如下步骤：步骤1：初始化参数；步骤2：形成不同的EBG结构；步骤3：计算每个个体传感器模型的适应度值；步骤4：更新个体最优值；步骤5：更新种群最优值；步骤6：判断迭代次数是否达到最大迭代次数；若否，则重复上述步骤2至步骤5；若是，则输出优化后的电磁表面结构，结束优化；步骤7：将得到的EBG结构进行与微带天线进行组合再次建模得到优化后的传感器结构。本发明可以简化人工设计过程，能够较快、较可靠地自动得出性能优异的微波传感器结构，这对于EBG结构在微波传感器领域的产业化进程有着十分积极的促进作用。
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公开(公告)号：CN117715441A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311680635.6
申请日：2023-12-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种紧凑型相变存储器单元和高密度相变存储阵列结构；紧凑型相变存储器单元包括第一二氧化硅支撑层，第一二氧化硅支撑层的上表面向上依次设置有第一相变材料层、第一多晶硅沟道层、第一栅氧化层、第一栅电极，第一二氧化硅支撑层的下表面向下依次设置有第二相变材料层、第二多晶硅沟道层、第二栅氧化层、第二栅电极；第一相变材料层、第二相变材料层均呈中部尺寸小于两端尺寸的形状；以第一二氧化硅支撑层为界，第一相变材料层、第一多晶硅沟道层、第一栅氧化层、第一栅电极分别与第二相变材料层、第二多晶硅沟道层、第二栅氧化层、第二栅电极呈90度。本发明能够实现高密度集成，同时不会有明显热串扰，保证存储器件可靠性。
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公开(公告)号：CN117473826A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311449526.3
申请日：2023-11-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N5/04 , G06F18/213 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/13 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了基于数据驱动的多物理场时域非侵入式模型降阶方法及系统，方法如下：S1、通过高精度有限元获取多物理场热仿真高维数据集；S2、从多物理场热仿真高维数据集出发，将数据集转化成数组格式，采用数据降维方法进行空间维度的压缩降维；S3、确定多物理场热仿真计算过程中的边界条件和热源项，作为数据驱动过程的外部条件；S4、将S2的数据集、S3的边界条件和热源项进行算子推理，得到降阶方程算子，由降阶算子构成新的降阶方程模型；S5、通过欧拉迭代求解新的低维降阶方程，重构高维温度场分布，验证新降阶模型的准确性和有效性。本发明将控制方程及物理信息与科学机器学习算法相结合，具有物理可解释性，提高了多物理场的时域计算效率。
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