10.3969/j.issn.1000-1158.2017.06.14
基于人工神经网络的乐甫波液体密度粘度并行检测研究
乐甫波器件负载液体时,液体的密度和粘度相互耦合,难以通过乐甫波器件直接实现其并行检测.基于上述背景,建立了基底与薄膜同时采用压电材料的双压电结构乐甫波器件液体传感理论模型,提出了基于人工神经网络的乐甫波液体密度粘度并行检测方法,以理论模型计算出的数据作为人工神经网络的训练数据,采用乐甫波的波速和衰减来并行预测液体密度和粘度,预测结果与理论仿真的对比表明了该方法的有效性.
计量学、乐甫波、密度、粘度、并行检测、人工神经网络
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TB933(计量学)
国家自然科学基金51475240;航空科学基金2014ZD52053
2018-01-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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