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基于神经网络的圆孔阵列垂直入射耦合截面预测 下载：31 浏览：240

丁星丽1 赵翔1 闫丽萍1 刘强2 《无线电研究》 2020年9期

摘要:
为了分析电子系统金属屏蔽外壳上孔阵的耦合截面,引入神经网络建模方法。分析了垂直入射条件下一些特征参数对圆孔阵列耦合截面的影响,用全波分析法计算了不同特征参数下的孔阵归一化耦合截面,将获得的6 000组样本数据输入神经网络进行训练,获得根据孔单元的电尺寸、行/列数、行/列间距电尺寸及入射波的极化角度6个参数预测孔阵归一化耦合截面的神经网络模型;将样本按比例随机分为训练集和测试集,得出最少约3 000组数据就能使神经网络模型达到较高的预测精度。为了进一步验证神经网络模型的普适性和有效性,选取了2组没有在训练集和测试集中出现的特征参数,分别用全波分析法和该神经网络模型进行预测,发现基于神经网络的预测结果和全波分析法的计算结果吻合良好。

采用300 nm周期孔阵图形提高P3HT:PCBM有机太阳能电池效率研究 下载：77 浏览：354

韩晓媚1 李占国2 王勇1 卢小香1 《光电子进展》 2018年2期

摘要:
微结构表面设计是提高太阳能电池光电转换效率的主要方法之一。微结构可以增加入射光的吸收率,减小反射率,达到提高太阳能电池光电转换效率的目的。本文采用全息光刻和湿法刻蚀技术在ITO玻璃片上制备周期为300nm的孔阵图形,以P3HT和PCBM作为电池活性层的给体材料和受体材料。实验结果表明微结构可以提高ITO/PEDOT:PSS/P3HT:PCBM/Al有机太阳能电池光电转换效率。当孔阵图形刻蚀深度达到60nm时,光电转换效率提高了约8%。实验证实,孔阵图形的采用增加了入射光的吸收,提高了太阳能电池光电转换效率。
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