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电子元件

前言:想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗?我们特意为您整理了5篇电子元件范文,相信会为您的写作带来帮助,发现更多的写作思路和灵感。

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电子元件范文第1篇

[实验目的]

1.学习常用电磁学仪器仪表的正确使用及简单电路的联接。

2.掌握用伏安法测量电阻的基本方法及其误差的分析。

3.测定线性电阻和非线性电阻的伏安特性。

[实验原理]

测量电阻的方法有多种,伏安法是常用的基本方法之一。所谓伏安法,就是运用欧姆定律,测出电阻两端的电压和其上通过的电流,根据即可求得阻值R。也可运用作图法,做出伏安特性曲线,从曲线上求得电阻的阻值。对有些电阻,其伏安特性曲线为直线,称为线性电阻,如常用的碳膜电阻、线绕电阻、金属膜电阻等。另外,有些元件,伏安特性曲线为曲线,称为非线性电阻元件,如灯泡、晶体二极管、稳压管、热敏电阻等。非线性电阻元件的阻值是不确定的,只有通过作图法才能反映它的特性。

用伏安法测电阻,原理简单,测量方便,但由于电表内阻接入的影响,给测量带来一定系统误差,如图1和图2,分别为电流表内接和电流表外接两种电路。在电流表内接法中,由于电压表测出的电压值V包括了电流表两端的电压,因此,测量值要大于被测电阻的实际值。由

可见,由于电流表内阻不可忽略,故产生一定误差。

在电流表外接法中,由于电流表测出的电流I包括了流过电压表的电流,因此,测量值要小于实际值。由可见,由于电压表内阻不是无穷大,故给测量带来一定的误差。

上述两种联接电路的方法,都给测量带来一定的系统误差,即测量方法误差。为此,必须对测量结果进行修正。其修正值为ΔRx=Rx-R,其中R为测量值,Rx为实际值。

为了减小上述误差,必须根据待测阻值的大小和电表内阻的不同,正确选择测量电路。当Rx>>RmA且RxRmA且Rx

一般安培表内阻在0.1 W以下,毫安表为几欧姆至一、二百欧姆,微安表为几百欧姆至一、二千欧姆。

对同一块电压表,各量程的电阻与相应量程之比为一常量,定义为电压表的每伏欧姆数,常在电压表标度盘上标明,单位为W/V。因而,RV =每伏欧姆数?量程。

经过以上处理,可以减小和消除由于电表接入带来的系统误差,但电表本身的仪器误差仍然存在,它决定于电表的准确度等级和量程,其相对误差为,式中DI和DV为电流表和电压表允许的最大示值误差。

以上的内容书上都有,我就不解释了。下面重点说一下非线性的电子元件的伏安特性曲线的绘制:

首先要想绘制非线性的电子元件的伏案特性曲线就必须要了解各非线性元件的特性,才能选择正确的实验方法,适合的监测电路,得出正确的实验结论。常用的非线性元件有:检波二极管、整流二极管、稳压二极管、发光二极管和光电二极管等。

1.检波和整流二极管

检波二极管和整流二极管都具有单向导电作用,他们的差别在于允许通过电流的大小和使用频率范围的高低。

2.稳压二极管

稳压二极管的特点是反向击穿具有可逆性,反向击穿后,稳压二极管两端的电压保持恒定,这个电压叫稳压二极管的工作电压。

3.发光二极管

发光二极管是由半导体发光材料制成的,与材料的禁带宽度所对应的电压叫发光二极管的开启电压。当加在发光二极管两端的电压小于开启电压时,发光二极管不会发光,其中也没有电流流过。电压一旦超过开启电压,电流急剧上升,二极管处于导通状态并发光,此时电流与电压呈线性关系,直线与电压坐标的交点可以认为是开启电压。

4.光电二极管

光电二极管除了具有一般二极管的特性外,它的PN结装在管子的顶部,可以直接接收光照。无光照时,光电二极管的伏安特性与普通二极管相似;在光照下,构成光电二极管的PN结能产生电动势,称为光生伏特效应。与普通二极管不同,光电二极管通常工作在反向偏置电压状态或无偏压状态。它的伏安特性可用下式表示

( 2 )

其中I0是无光照的反向饱和电流,U是二极管的端电压,e为电子电荷,KB为波尔兹曼常数,T是绝对温度,n是理想系数,IL是无偏压状态下光照时的短路电流,它与光照时的光功率成正比。其伏安特性曲线如图三所示,E0~E5表示不同入射光光强。由此可知,光电二极管的伏安特性曲线由二个部分组成:

(1)反偏工作状态,光电流与偏压、负载电阻几乎无关(在很大的动态范围内);

电子元件范文第2篇

元件104电容的大小是100纳法;

电容指的是在给定电位差下的电荷储藏量,记为C,国际单位是法拉,一般来说,电荷在电场中会受力而移动,当导体之间有了介质,则阻碍了电荷移动而使得电荷累积在导体上,造成电荷的累积储存,最常见的例子就是两片平行金属板,电容也是电容器的俗称。

(来源:文章屋网 )

电子元件范文第3篇

不论预期与现实有多大的差距,于2012年9月上市的iPhone 5的确又一次引领了全球智能终端产品的消费热潮。苹果的产品向来不以硬件为圭臬,但专业机构对其硬件的分析却始终乐此不疲。在众多分析文章中,iPhone 5所包含的5颗石英晶体元件往往被忽视,而其中的两颗音叉晶振,更是不为人所知。

简单地说,晶振是石英晶体谐振器和石英晶体振荡器的统称,而音叉晶振是指石英晶片外形类似音叉的晶振。实际上,绝大多数涉及数据交换的电子产品都需要晶振元件为其提供时钟频率,否则便无法启动或者有效工作。由此可见晶振尤其是音叉晶振是电子产品中十分重要的元件。2011年全球音叉晶振产量约100亿只,产值约15亿美元。同年,中国音叉晶振产量约40亿只,产量约占全球40%,产值约30亿元,产值约占全球总产值30%。

音叉晶振应用领域包括钟表及表芯、手机、平板电脑、消费电子、微型计算机等。目前,中国音叉晶振下游应用市场呈现快速增长的势头,带动音叉晶振需求增长。2011年,中国钟表及表芯产量16.4亿只,使用了16.4亿只音叉晶振,这是音叉晶振的主要应用领域之一;中国手机全年产量11.3亿部,至少增加了11.3亿颗音叉晶振需求,对音叉晶振行业带动较大;消费电子和微型计算机产业也是音叉晶振的主要应用市场。2011年中国消费电子产量达到16.6亿台,微型计算机产量为3.2亿台,这两个领域对音叉晶振的需求约20亿只。

随着技术的进步以及市场应用的变化,音叉晶振呈现小型化、高精度、低功耗的发展趋势。

首先,音叉晶振向小型化、薄片化和片式化发展的趋势越来越明显。近几年,晶振下游应用终端出现向小型化、轻薄化发展的趋势。作为电子产品的重要元件,晶振也必须向小型化、薄片化和片式化发展。例如,iPhone 5厚度仅为7.6mm,其使用的两颗音叉晶振是高度小型化、薄片化和片式化的高品质产品。在过去的20年中,晶振产品体积从约150立方厘米缩小到约1.5立方厘米,急剧下降到最初的1/100,小型化在不断进展。

其次,音叉晶振向更高精度与更高稳定度方向发展。晶振的小型化、薄片化和片式化发展趋势,为提高其精度和稳定度提出了更大挑战。从市场应用角度看,晶振为电子产品提供稳定的时钟频率,其精度和稳定度对下游产品的质量、性能以及后期维护成本具有至关重要的影响。此外,晶振成本只是下游产品总成本中极其微小的一部分,对下游产品价格影响甚微,所以品质较高的晶振产品更受下游企业欢迎。

电子元件范文第4篇

1引言

在电路仿真中,电子器件的建模方法主要有物理模型法、宏模型法和神经网络法[1-2].所谓物理模型,就是根据电子器件的物理特性建立模型,但由于器件的参数只有通过生产器件的厂家才能获得,因此普通用户一般不采用此方法建模.宏模型是电路子系统的等效电路,以端点变量对原电路进行精确的描述.电路仿真标准软件PSpice中提供了多项式法、函数法和查表法等用于构造电路的宏模型,但多项式法和函数法都要求器件特性可以用多项式或函数来表达,而大多数电器件特性是不能写出表达式的;查表法则需要大量数据才能保证模型的精度.神经网络用于电子器件建模是近几年提出的新方法,已经用于隧道二极管[3]和传感器建模[4],但目前主要应用于具有简单非线性、可用单神经网络逼近的器件建模.本文针对具有复杂非线性的电子器件建模,提出了分段建模的方法,并应用于建立稳压二极管的电路仿真模型.

2单神经网络用于稳压二极管特性逼近

神经网络用于器件建模一般分为3个过程:a.获取被建模元件的输入输出数据,并作为神经网络的输入输出矢量;b.利用上述输入输出矢量对神经网络进行训练,按期望精度获得网络的权值和阈值;c.在Pspice中建立单个神经元和神经网络的模型.选取1N4732A稳压二极管作为研究对象,其伏安特性数据如(表略)对数据归一化处理后,选取具有单隐层的BP神经网络进行特性逼近,结果当隐层神经元个数为65个时,才达到精度要求.由于隐层神经元个数多,所建器件模型过于复杂,会造成仿真过程时间长甚至不收敛等现象.因此,采用单个神经网络无法建立满意的1N4732A稳压二极管模型.

3稳压二极管模型的分段建模实现

根据1N4732A的电压电流特性,将其分为正向特性曲线部分和反向特性曲线部分,并分别采用BP神经网络进行逼近.正向和反向训练结果分别(图略)为了适应神经网络训练,在反向特性训练前,先将电流值取反,在PSpice描述时再将电流取反即可.训练结果表明,对正向特性的逼近所需要的神经网络隐层神经元个数为4个,对反向特性的逼近所需要的神经网络隐层神经元个数为5个,作用函数均采用S型函数.将正向特性神经网络和反向特性神经网络分别在PSpice中进行描述[2-3],并采用如图3所示结构形成子电路,即完成建模过程.图中,SW1和SW2为电压控制开关,E1和E2为电压控制电压源,受节点1和2之间的电压控制;G(V5+V8)为电压控制电流源,其电流受节点5和8电压之和的控制.通过对SW1和SW2导通和关断电压的控制可以完成特性曲线的切换.为验证模型的有效性,在PSpice中,对该模型加一直流扫描电压,其伏安特性曲线如图4所示,符合精度要求.

电子元件范文第5篇

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