【摘 要】
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介绍了一款采用55 nm CMOS工艺设计的单通道8 bit 480 MS/s逐次逼近型模数转换器(SAR ADC).采用数据环与异步时钟环的双环结构作为高速SARADC的系统框架.提出一种带有复位开关的动态比较器,缩短复位时间,提高比较精度.结合反向单调切换时序,减缓因输入共模电压降低而引起的比较器速度下降,提高ADC工作速度.芯片测试结果表明:在1.2 V电源电压时,ADC消耗6.9 mA的电流;在100 MHz输入条件下,实现147.3 dB的FOMs值,信噪失真比(SNDR)为42.7 dB,无杂
【机 构】
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华东师范大学微电子电路与系统研究所,上海,200062
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介绍了一款采用55 nm CMOS工艺设计的单通道8 bit 480 MS/s逐次逼近型模数转换器(SAR ADC).采用数据环与异步时钟环的双环结构作为高速SARADC的系统框架.提出一种带有复位开关的动态比较器,缩短复位时间,提高比较精度.结合反向单调切换时序,减缓因输入共模电压降低而引起的比较器速度下降,提高ADC工作速度.芯片测试结果表明:在1.2 V电源电压时,ADC消耗6.9 mA的电流;在100 MHz输入条件下,实现147.3 dB的FOMs值,信噪失真比(SNDR)为42.7 dB,无杂散动态范围(SFDR)为50.53 dB.ADC核心面积为0.098 mm2.
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为了解决在高速连续生产中前后两卷带钢规格发生变化时,工作辊在线窜动和工作辊锥形段辊形引起的机组频繁断带问题,基于多目标寻优理论构造了工作辊窜辊多目标函数,计算得到了不同辊形下的最优窜辊区间,提高了轧机边部减薄控制效果.根据工作辊窜辊速度动态补偿控制确定不同轧制力条件下窜辊速度优化控制值,减小轧辊磨损和轴向力影响,保证高速轧制过程的稳定,减少带钢在工作辊窜动过程中产生的断带次数,提高了机组作业率和产品质量.
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硬线钢除了要求良好的力学性能,还要求良好的加工性能,但硬线钢盘条在拉拔过程中常发生断丝,给加工的连续性带来巨大危害.为了减少硬线钢的拉拔断丝,对其拉拔断裂机理进行了研究,并开展了相应的连铸工艺优化.首先对82B硬线钢拉拔断丝试样进行了分析,通过对断裂试样的断口和纵剖面分析,结合对应的连铸坯内部质量检测,得出连铸坯中心缺陷及偏析对硬线钢拉拔断裂的影响机制为促进了盘条中心渗碳体膜的生成,导致了裂纹的产生和扩展.然后通过施加电流为350 A、频率为6.0 Hz的连铸凝固末端电磁搅拌,降低浇铸时钢水过热度至30℃
为了研究轧后不同冷却条件对高强低碳贝氏体钢组织和性能的影响,采用热模拟试验、扫描电镜、透射电镜和拉伸试验等手段,阐明不同冷却条件下高强低碳贝氏体钢的组织和性能变化规律.结果表明,在终冷温度为510℃时,组织以粒状贝氏体为主,终冷温度为450℃时以板条状贝氏体为主,前者组织中具有更多岛状马氏体;随着冷却速率提高,粒状贝氏体和板条状贝氏体尺寸细化,岛状马氏体减少.此外,不同冷却速率下,较低的终冷温度均具有更高的相变速率,冷却速率为50℃/s时,贝氏体相变速率最大.另外,终冷温度较高时,试验钢呈现出更好的塑性,
SiC光触发晶闸管不仅具备传统SiC晶闸管超高耐压、超大通流能力的特点,还在简化驱动电路、提高系统抗电磁干扰能力方面具备独有优势.概述了 SiC光触发晶闸管的发展历程,介绍了 SiC LTT紫外发光二极管(UV LED)触发、SiC LTT放大门极以及全光控SiC LTT等重要技术,讨论了 SiC LTT仍面临的低触发光强与快开通速度难以兼顾的技术挑战,分析了放大门极结构在低光强触发模式下改善SiC LTT性能的局限性.最后,探讨了低光强触发模式下SiC LTT难以快速开通这一瓶颈问题的物理机制与改善方向
针对热轧生产流程实际工况,系统研究了热轧、卷取阶段的三次氧化铁皮演变规律,旨在不增加生产成本的前提下,通过调整热轧生产工艺控制氧化铁皮结构,利用热轧后生成的氧化铁皮作为防护屏障,提高钢材耐蚀性能.结果表明,在不同轧制温度下,三次氧化铁皮结构从外到里分别为Fe2O3、Fe3O4和FeO,由于FeO中的阳离子空位密度大,导致其比例最大,并且随着轧制温度增加,氧化铁皮中的FeO层厚度逐渐增厚,并且其比例也逐渐增加.通过模拟连续冷却试验发现氧化铁皮结构转变关系呈现出“C”曲线的形式.在450～550℃温度范围内卷
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为了提高航空轴承的服役寿命,借助QBWP-10000X型旋转弯曲疲劳试验机,研究了高温渗碳轴承钢的旋转弯曲疲劳性能和裂纹萌生扩展行为.结果表明,钢的中值疲劳强度达到913.3 MPa.有效渗层中大量M23C6和少量M6C碳化物显著提高了试验钢的表面硬度,渗层不同碳浓度导致马氏体先后发生相变而形成408 MPa表面压应力,进而提高了钢的疲劳性能.疲劳裂纹主要萌生在表面缺陷和次表面碳化物,分别占比71.4％和28.6％.萌生裂纹缺陷特征尺寸及承载应力对应力强度因子和循环次数影响显著,深犁沟形状由于涉及应力集中
针对热轧带钢头部厚度精度较低的问题,提出了一种基于深度学习的热轧带钢头部厚度的命中预测方法.在精轧过程中,带钢头部张力较小,且通常温度较低;同时轧机工艺参数复杂,精准设定存在困难,轧制带钢头部经常会出现厚度不合格的现象.利用深度神经网络的非线性拟合能力,设计带钢头部厚度预测模型,给轧机的参数设定提供参考、提高头部厚度命中率、减少钢材浪费.深度神经网络(DNN)包含输入层、隐藏层、输出层,使用TensorFlow开源机器学习框架设计预测模型并用程序实现.调整神经网络各参数,通过研究它们对模型性能的影响,优化
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