Мікросистеми, Електроніка та Акустика

Модель лінії вільно-просторового оптичного зв'язку зі смарт-рефлектором

2023-10-29T12:01:07+02:00

У статті розглянуто модель лінії вільно-просторового оптичного зв’язку між декількома близько розташованими точками на місцевості, які знаходяться поза зоною прямої видимості. Для швидкого розгортання ліній зв'язку з радіусом дії до сотень метрів будь-яка висока будівля, видима всім абонентам, може бути своєрідним ретранслятором оптичного сигналу. Порівняно з радіоканалами зв'язку оптична лінія зв'язку має вищу швидкість передачі інформації, нечутлива до електромагнітних перешкод і більш захищена від прослуховування.

Основною вимогою до атмосферних ліній оптичного зв'язку є відсутність перешкод на шляху світла від передавача сигналу до приймача. Ця вимога обмежує можливості розміщення оптичних ліній зв'язку на відкритій місцевості. Цю проблему можна частково обійти, використовуючи відбивач, який знаходиться в межах прямої видимості передавача оптичного сигналу та його приймача. У статті розглянуто можливості використання дифузних відбивачів у наземних лазерних лініях зв'язку. Такі відбивачі (природного або штучного походження) дозволяють швидко розгортати на місцевості лазерні лінії зв'язку з множинним доступом. Недоліком таких відбивачів є дуже низька ефективність використання енергії оптичного сигналу, що надсилається передавачем.

Енергію оптичного сигналу, надісланого трансивером, можна ефективніше використовувати за допомогою смарт-рефлектора. Смарт-рефлектор запропоновано зробити у вигляді керованого дзеркала, яке на основі інформації про просторове положення трансиверів автоматично встановлюється під таким кутом, щоб лазерний промінь одного трансивера відбивався в бік іншого трансивера. Кутове положення трансиверів відносно дзеркала визначається за допомогою двокоординатного позиційно-чутливого фотоприймача та лінзи перед ним. В залежності від кута падіння лазерного променя на лінзу змінюється положення сфокусованої лазерної плями на фотоприймачі, а з ним і відповідні фотоелектричні сигнали. Ці сигнали використовуються мікроконтролером для керування нахилом дзеркала за допомогою двоосьового сканера.

Таким чином можна створити непряму оптичну лінію зв’язку на місцевості, в якій вимога прямої видимості між трансиверами замінюється вимогою прямої видимості між трансиверами та відбивачем, яку легше задовольнити у більшості випадків. Використання смарт-рефлектора дозволить збільшити дальність дії такої лінії зв’язку.

Генерування аберометричних даних шляхом застосування генеративно-змагальної нейронної мережі

2023-12-05T23:14:20+02:00

Отримання медичних даних для статистичних досліджень, розробки нових методів лікування та відповідного обладнання є процесом, який супроводжується великою кількістю бюрократичних процедур, а обсяг отриманої вибірки може виявитись недостатнім. Остання проблема особливо актуальна для розробки методів на основі штучних нейронних мереж. Анонімізовані вибірки медичних даних у відкритому доступі є нечисленними, причому серед них зазвичай не представлені певні специфічні дослідження. Ці фактори також є релевантними для аберацій — оптичних похибок людського ока. Дійсно, аналіз існуючих публікацій демонструє вкрай малу кількість датасетів з аберометричною інформацією, в той час як більший інтерес для наукової спільноти становить обробка офтальмологічних зображень. Діагностику для визначення аберацій високих порядків роблять нечасто, тому для отримання великих обсягів даних необхідно запроваджувати кампанії для діагностики населення, що може бути затратним з точки зору часу та коштів. Іншим способом є використання існуючих методів генерації даних, таких як генеративні змагальні нейронні мережі (Generative Adversarial Neural Networks, GAN). Втім, їхнє навчання є нестабільним і, за малих обсягів даних, виникає ризик перенавчання. Більш стабільний вид GAN — Wasserstein GAN (WGAN) — використовує інший підхід до визначення функцій втрат та жорстке обмеження ваг під час оптимізації. Однак він також має недоліки: наприклад, обмеження ваг вимагає додаткових зусиль на підбір порогового значення, бо в іншому випадку існує ризик вибуху або зникнення градієнтів. Недоліки WGAN усунуто додаванням градієнтного штрафу (Gradient Penalty, GP). Незважаючи на високу стабільність навчання WGAN GP, розмір навчаючої вибірки також грає важливу роль в підготовці мережі. З метою його нарощування, що є актуальним для нечисельних навчаючих вимірювань, використовуються методи аугментації даних — утворення нових примірників шляхом застосування до них нескладних перетворень. Однак звичайне застосування аугментації даних при навчанні GAN не є припустимим через інтеграцію цих перетворень у згенеровані примірники. Одним з методів навчання GAN, які дозволяють використання аугментації даних, є Data Augmentation Optimized for GAN (DAG). Незважаючи на те, що більшість архітектур GAN та супутніх методів навчання та нарощування даних описані для роботи з інформацією у вигляді зображень, це не є перепоною у їхньому застосуванні до вирішення задачі генерації аберометричних даних, адже така інформація може бути представлена у двох формах — вектори коефіцієнтів та піксельні зображення хвильових фронтів. Таким чином, задачею даної роботи є розробка методу генерації аберометричних даних на базі WGAN GP із застосуванням DAG. Запропоноване рішення є WGAN GP оригінальної архітектури, для навчання якої використовувались методи нарощування даних як для графічної форми хвильових фронтів, так і для векторів коефіцієнтів Церніке. Аналіз результату генерації за спеціалізованими метриками спадковості, творчості та різноманіття показав, що запропоноване рішення здатне синтезувати дані, що є схожими на реальні (відстань Фреше дорівнює 0.7), і, які, водночас, не копіюють реальні вимірювання (метрика креативності на рівні 92%), та не мають великої кількості самоповторів (значення метрики різноманіття має значення 3.64, що близько до оптимально 3.83). Подальші дослідження можуть бути напрямлені на використання більш досконалих архітектур штучних нейронних мереж, засобів аугментації даних для GAN та пошук або створення більших навчаючих вибірок.

Використання інформації про умови експерименту для прогнозування властивостей метаматеріалів

2023-10-10T21:57:13+03:00

На даний момент існує проблема збільшення кількості елементів для навчання нейронних мереж, які повинні прогнозувати властивості метаматеріалів. У даній роботі запропоновано метод збільшення обсягу даних для навчання нейронних мереж з використанням можливості використання інформації про експериментальні умови вимірювання властивостей метаматеріалів. Показано, що метод гнучкий і ефективний. Наведено результати прогнозування коефіцієнта пропускання метаматеріалу для різних кутів падаючого випромінювання та типу поляризації. Використовуючи представлену в роботі архітектуру, була отримана висока швидкість навчання і генерації нових даних з точністю, яка не перевищує 12% для експериментів в одному частотному діапазоні і не перевищує 31%, якщо для навчання використовуються всі експерименти. Представлено архітектуру нейронної мережі та метод, за допомогою якого можна легко змінювати кількість та типи умов експерименту. Для прогнозування коефіцієнта передачі на основі структури, фізичного складу і умов експерименту використовувалося дослідження, де були присутні всі дані. Було проведено ряд чисельних експериментів - з використанням дослідів в діапазоні частот від 0,2 до 0,6 ТГц; тільки експерименти в діапазоні частот від 137 до 375 ТГц і все разом. Кожна характеристика (залежність коефіцієнта пропускання від частоти) представлялася у вигляді 40 чисел, де перші двадцять чисел - масштабоване значення частоти, а останні двадцять - коефіцієнт пропускання. Масштабування частот відбувалося для всіх характеристик в однакових межах (від 0,2 до 375 ТГц). Як буде видно далі, це сильно вказується при прогнозуванні частоти. Для кожного випадку було сформовано дві характеристики. Розподіл між навчальним і тестовим наборами відбувався у пропорції 80/20% від загальної кількості. Було встановлено, що найкраща точність спостерігається для випадку, коли для навчання використовуються характеристики в діапазоні від 137 до 375 ТГц. Найнижча точність спостерігається при використанні комбінованих даних. Задана модифікована вдосконалена архітектура нейронної мережі, за допомогою якої можна прикріплювати інформацію про умови експерименту до даних про метаструктуру. Проаналізовано, що з використанням експериментальних даних, на які впливають різні фізичні впливи, необхідна достатня кількість цих даних для того, щоб якість прогнозування та генерації нових характеристик була достатньо точною для практичного застосування. Зазначено, що результати чисельних експериментів дозволяють стверджувати, що такий підхід до кодування інформації про метаструктуру (топологічну структуру, фізичний склад компонентів, цільові характеристики) та умови експерименту є робочим і є перспективи його практичного використання в прикладних задачах.

Вплив зміни потужності вітру та потужності навантаження на ємність системи балансування

2023-12-26T14:22:36+02:00

У дослідженні представлено метод врахування впливу потужності вітроустановки та потужності навантаження на розмір накопичувача енергії, який складається з акумуляторів однакової ємності, для балансування енергії в системах розподіленої генерації з вітроустановками. Для врахування впливу розраховується різниця між енергією вітру та навантаження залежно від закону розподілу потужності вітру та навантаження. Було представлено 2 методи розрахунку різниці енергій: метод різниці 1-го порядку та метод різниці 2-го порядку. При використанні методу різниці 1-го порядку використовується різниця між згенерованою енергією вітру та енергією, отриманою навантаженням протягом обраного інтервалу часу. При використанні методу різниці 2-го порядку використовується різниця між теоретичним і фактичним значенням енергії протягом обраного інтервалу часу. Різниця енергії потім використовується для знаходження часу, необхідного для того, щоб навантаження отримало недостатню кількість енергії. При використанні великого інтервалу часу він розбивається на менші інтервали, для кожного з них розрахунок відбувається окремо, формуючи вибірку значень, а остаточне значення вибирається з вибірки виходячи з бажаного довірчого інтервалу. Виконано порівняння 4 методів розрахунку розміру накопичувача енергії, заданого певною кількістю акумуляторів: параметризований та непараметризований метод різниці 1-го порядку з урахуванням та без урахування параметрів відповідно, та метод різниці 2-го порядку, також параметризований і непараметризований, де параметрами є: струм розряду, необхідна тривалість розряду, глибина розряду, ємність акумулятора, коефіцієнт Пейкерта, час розряду при повністю зарядженому акумуляторі, температура навколишнього середовища і похибка прогнозування потужності вітру. У якості прикладу розрахунку було взято та оброблено дані швидкості вітру з провінції Фуєн у В’єтнамі, з яких потім було пораховано потужність вітру, та дані потужності навантаження з приватного домогосподарства у О-де-Сені у Франції, та свинцево-кислотний акумулятор HZB12-180FA. Оскільки дані швидкості вітру мають добові варіації, розмір кожного інтервалу часу було обрано рівним добі. З вибірки даних кількості акумуляторів було обрано значення, що рівне 95% перцентилю. Було показано, що використання параметризованого методу у порівнянні з непараметризованим призводить до збільшення необхідної кількості акумуляторів, що пояснюється уточненням значення необхідної кількості акумуляторів у зв’язку з впливом перерахованих параметрів. А використання методу різниць 2-го порядку у порівнянні з методом різниць 1-го порядку може значно зменшити необхідну кількість акумуляторів при використанні відповідного алгоритму керування системою балансування, навіть якщо метод є параметризованим. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на аналіз стану заряду акумуляторів залежно від їх кількості, рентабельність встановлення акумуляторів відповідно до кількості вільної енергії та продаж надлишку енергії у зовнішню мережу.

Генерація анізотропного хмарного покриву

2023-12-05T22:18:43+02:00

У цій статті представлено розробку математичної моделі для генерації та аналізу зображень хмарного покриву, спеціально призначеної для покращення дослідження часткового затінення фотоелектричних систем. Розробка моделі включала ретельний аналіз реальних зображень хмарного покриву, з особливим акцентом на відтворення їх анізотропних спектральних характеристик за допомогою комбінації спектрального аналізу та різноманітних методів обробки зображень. Методологічно дослідження було зосереджено на розробці моделі з чотирма параметрами для точного відображення спектральних властивостей хмарного покриву. Основні параметри були визначені за допомогою використання різноманітних моделей регресійного аналізу, щоб відповідати характеристикам реальних хмар. Це включало аналіз амплітудних та фазових спектрів хмарних покривів та їхню адаптацію до моделі, здатної точно відтворювати ці властивості. Важливою частиною дослідження було формування нової техніки генерації фазового спектру. Ця техніка була розроблена для контролю ступеня схожості між згенерованим та оригінальними зображеннями, що забезпечує ефективність моделі в різних сценаріях моделювання хмарного покриву. Точність моделі у відтворенні характеристик хмарного покриву була перевірена порівняльним аналізом із традиційними методами спектральної синтезу. Цей аналіз включав генерацію зображень хмарного покриву за допомогою розробленої моделі та порівняння цих зображень із оригінальними хмарами за візуальною схожістю та похибкою апроксимації. Було встановлено, що розроблена модель у порівнянні з традиційним підходом спектрального синтезу забезпечує в середньому на 20% меншу похибку апроксимації вихідного зображення. Візуально це відображається у більшій чіткості згенерованого зображення хмарного покриву. Окрім того, модель була застосована для генерації псевдовипадкових зображень хмарного покриву шляхом зміни значення параметру моделі, який відповідає за анізотропію амплітудного спектру. Це дозволяє генерувати зображення, які одночасно є випадковими та відповідають спектральним характеристикам вихідного зображення хмарного покриву, зберігаючи ключові особливості, такі як напрямок, довжина та щільність. У підсумку, ця стаття детально описує створення високоточної моделі синтезу зображень хмарного покриву, з акцентом на точності спектральних властивостей. Дослідження підкреслює використання передових методів спектрального аналізу та обробки зображень для визначення ключових параметрів моделі, що призвело до значного прогресу в імітації хмарного покриву для сонячної енергетики.

Дослідження динамічного діапазону кремнієвих фотодіодів для застосування в оптичній пірометрії

2023-09-19T10:55:59+03:00

Оптична пірометрія є одним з основних безконтактних методів для прецизійного вимірювання температури напівпровідникових підкладок для технології газофазної епітаксії з металоорганічних сполук (ГФЕ МОС). Вимоги до фотоелементу пірометра обумовлені особливістю процесу. У пірометрі кремнієвий фотодіод функціонує в режимі, який характеризується невеликим значенням напруги зміщення, високою чутливістю до слабкого світлового випромінювання та низьким рівнем шумів. Основні температури, які використовуються в технології газофазної епітаксії, залежать від матеріалу напівпровідника, який вирощується, та від параметрів процесу. Зазвичай, температури процесу знаходяться в діапазоні від 500 до 1200 °C.

В даній статті розглянуто кремнієвий p-n фотодіод, який використовується як чутливий елемент в пірометричній системі контролю. Вимогами до фотодетектора є достатній час наростання і спаду для роботи з модульованим світлом з частотою до 10 кГц, що обумовлено обертанням тримача пластин в реакторі, висока монохроматична ампер-ватна чутливість в області вимірювання і мінімальне значення темнового струму. Показано, що спектральна струмова чутливість кремнієвого фотодіода визначається коефіцієнтом відбиття випромінювання від поверхні Rλ і внутрішнім квантовим виходом η_λ, який визначається конструкцією переходу.

Значення темнового струму і ампер-ватної спектральної чутливості фотодіоду залежать від конструктивно-технологічних факторів. Для досягнення мінімального значення темнового струму та максимальної спектральної чутливості в діапазоні понад 900 нм, для планарно-дифузійної технології необхідні високоякісні кремнієві пластини з великою дифузійною довжиною. Це призводить до підвищення спектральної чутливості та зменшення шумової складової генерації струму.

В ході роботи були отримані фотодіоди, серед яких для подальших досліджень були відібрані ті, що мають найменше значенням темнового струму і максимальною ампер-ватною чутливістю на робочій довжині хвилі вимірювання. Дослідження показали, що температурний поріг для кремнієвого фотодіода з робочою довжиною хвилі 930 нм становить 450 °C. Аналітичні та емпіричні дослідження дозволяють покращити характеристики систем контролю температури для технології газофазної епітаксії. Також отримані результати сприяють розробці технології отримання фотоприймачів з покращеними характеристиками. У цьому випадку це дає змогу підвищити точність вимірювання температури поверхні пластин і контролю параметрів в процесі газофазної епітаксії, що в свою чергу призводить до підвищення ефективності самого процесу MOCVD.