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等离子清洗机中射频等离子体的工作机理

原创

用户10579111

发布于 2023-05-23 03:16:22

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文章被收录于专栏：等离子设备的应用等离子设备的应用

在现代科技的推动下，等离子体技术在各个领域中扮演着重要角色。而PLUTO-T型等离子清洗机作为其中的一员，其独特的工作机理使其成为清洗领域的一颗璀璨明星。

PLUTO-T型等离子清洗机采用射频等离子体来进行清洗工作。射频等离子体是一种高能离子化的气体，具有高温、高能的特点。其工作原理基于电离和化学反应的相互作用，通过释放大量能量来清洗物体表面。

具体来说，PLUTO-T型等离子清洗机中的射频等离子体是通过一个射频发生器产生的。该发生器会产生高频电场，将气体离子化并加热，形成高温高能的等离子体。这些等离子体被喷射到待清洗的物体表面，通过碰撞和化学反应来去除表面的污垢和污染物。

PLUTO-T

射频等离子体清洗的过程中，有两个主要的作用机制。首先是物理作用机制，射频等离子体的高能粒子会与物体表面碰撞，将污垢物理性地击碎并迅速蒸发。其次是化学作用机制，等离子体中的高能粒子会引发化学反应，将表面的污染物转化为易挥发的物质，从而实现清洗效果。

PLUTO-T型等离子清洗机的工作机理使其在清洗过程中具有高效、彻底的特点。射频等离子体的高能粒子能够深入物体表面，清除微小的污垢和残留物，使清洗效果更加出色。同时，由于射频等离子体的高温性质，还可以对物体表面进行杀菌消毒，提高清洗的卫生标准。

除了在清洗领域中的应用，PLUTO-T型等离子清洗机还可以广泛用于半导体制造、电子工业、医疗设备等领域。其工作机理的独特性使其能够应对不同类型的物体和污染物，具备广泛的适应性和应用前景。

总而言之，PLUTO-T型等离子清洗机中射频等离子体通过离子轰击和化学反应的双重

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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clear; clc; TestSamNum = 20; % 学习样本数量 ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量 HiddenUnitNum=8; % 隐含层 InDim = 3; % 输入层 OutDim = 2; % 输出层 % 原始数据 % 人数(单位：万人) sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ... 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63]; % 机动车数(单位：万辆) sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6... 2.7 2.85 2.95 3.1]; % 公路面积(单位：万平方公里) sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ... 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79]; % 公路客运量(单位：万人) glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ... 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462]; % 公路货运量(单位：万吨) glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ... 13320 16762 18673 20724 20803 21804]; p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵 t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵 [SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对(输入和输出)初始化 SamOut = tn; % 输出样本 MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值 B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值 W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值 B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值 ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1); for i = 1 : MaxEpochs HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出 Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差 SSE = sumsqr(Error); % 能量函数(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; if SSE < E0 break; end % 以下六行是BP网络最核心的程序 % 权值(阈值)依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量 Delta2 = Error; Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut); dW2 = Delta2 * HiddenOut'; dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1); dW1 = Delta1 * SamIn'; dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1); % 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W2 = W2 + lr*dW2; B2 = B2 + lr*dB2; % 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W1 = W1 + lr*dW1; B1 = B1 + lr*dB1; end HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输

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