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中美《液压与气压传动》课程教学的差异被引量：1: 2017年; 《液压与气压传动》课程是机械专业本科生一门重要的基础课程。但是,中美大学在该课程的教学过程中教学内容、教学方式以及实践环节等方面都存在一定的差异,这些差异为我国高校工科专业《液压与气压传动》课程的改革和创新指出了一个方向。; 上官倩芡张鼎逆杨晔; 关键词：课程改革中外合作办学

基于优化插值与差值神经网络算法的硅片刻蚀深度预测模型: 2021年; 针对半导体加工工艺复杂、成本高、工艺数据量少,一般的人工神经网络(ANN)算法无法准确预测其加工工艺性能的问题,提出一种基于优化插值与差值神经网络(OIDNN)算法的适用于小样本的硅片刻蚀深度预测模型。首先,分别由实验得到刻蚀深度的实验数据,由计算机辅助设计(TCAD)技术仿真得到刻蚀深度的模拟数据,并划分为训练集、验证集和预测集;将TCAD模拟数据作为额外输入参数插入ANN1模型,同时,将实验数据与TCAD模拟数据的差值作为ANN2模型的输出参数,得到两份预测结果;最后将两份预测结果作为输入参数,经ANN3模型训练选择权重,得到最终预测结果。OIDNN算法在不同大小的样本数量下,所得预测刻蚀深度和实验刻蚀深度之间平均的均方误差(MSE)为0.009 5μm,相较于ANN减小80%以上,相较于自适应权值神经网络(AWNN)减小85%以上。实验结果表明,所提模型可以有效提高预测的准确度,提高算法的收敛速度,并且适用于小样本的工程应用场景。; 黄涛黄涛杨晔; 关键词：小样本神经网络计算机辅助设计

基于Stacking多模型融合的IGBT器件寿命的机器学习预测算法研究被引量：5: 2022年; 绝缘栅双极型晶体管(IGBT)器件是一种被广泛应用于工业、通信、计算机、汽车电子等领域的核心技术部件,提高该器件的使用安全性至关重要。近年来,采用机器学习对IGBT器件的寿命进行预测已成为热点的研究问题。然而,普通的神经网络预测仍存在着训练时间长和准确率较低的问题。针对该问题,提出了一种基于Stacking多模型融合的机器学习模型来实现对IGBT的寿命预测,该模型有效地提高了预测的准确率和效率。该算法包含双层结构,融合了4种互补的机器学习算法模型。其中,第一层使用了轻度梯度提升树模型(LGBM)、极端梯度提升树模型(XGBoost)和岭回归模型(Ridge)进行预测,再将预测结果输入第二层进行训练;第二层使用了线性回归模型,经过双层模型训练预测出最终的IGBT寿命。通过实验数据的对比证实,相比常用的长短期记忆神经网络(LSTM)算法模型,基于Stacking多模型融合的机器学习模型对IGBT寿命预测的均方误差平均降低了93%,且模型训练的平均耗时仅为LSTM网络算法模型的13%。; 王飞王飞黄涛; 关键词：IGBT器件

仿生结构在软机器人中的应用: 2022年; 与传统的硬机器人相比,软机器人部分或全部由软材料组成,因此具有更强的稳定性和适应性,并且在与人和环境交互时更为安全。自然界中的各类生物均为软体结构,经过自然演变,可以适应复杂的环境,因此这些生物的身体结构和运动方式天然地可以为软机器人的设计提供灵感。文章首先介绍软机器人的制作,然后从结构仿生和功能仿生两方面综了仿生结构在软机器人中的典型应用,为软机器人的设计提供思路。; 刘思远杨晔; 关键词：结构仿生

RH精炼装置真空槽台车走行控制系统设计被引量：1: 2017年; 分析真空槽台车的功能,以及真空槽台车移送走行控制、固定和松开控制方案,给出精炼装置控制系统总体结构、真空槽台车PLC控制以及上位机监控画面设计方案。; 陈玉娟刘东波薛一晟董淑冷杨晔

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杨晔