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题名声学法测量复合绝缘子弹性常数
被引量：3
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作者
陆铭慧
杨奕
陈以方
付德永
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机构
清华大学机械工程系
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出处
《材料工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第11期46-49,共4页
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文摘
提出了一种实用的声学法测量复合材料弹性常数的方法。依据复合材料中声波速度与材料弹性常数之间的本构关系,测量不同传播方向的少数几个声速,就可以得到其弹性常数矩阵。以复合绝缘子为测量样品,为提高测量横波的精度,根据超声波在边界上的波型转换条件,使用常规纵波探头对由掠入射纵波产生的横波进行测量。
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关键词
复合材料
弹性常数矩阵
声学法测量
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Keywords
composite material
elastic constant matrix
velocity measurement
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分类号
O429
[理学—声学]
TB302.1
[一般工业技术—材料科学与工程]
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题名人工神经网络和电阻抗谱法压电材料快速表征
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作者
向辉
吴校生
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机构
上海交通大学微米纳米加工技术全国重点实验室
上海交通大学电子信息与电气工程学院
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出处
《压电与声光》
CAS
北大核心
2024年第2期234-240,共7页
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基金
上海市科委平台建设基金资助项目(19DZ2291103)。
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文摘
压电材料作为重要的功能材料,广泛应用于社会的各领域,但其弹性常数的偏差会导致应用过程中出现错误的设计,弹性常数的正确表征对压电器件的正确设计尤为重要。与其他测量方法相比,电阻抗谱仅需要阻抗分析仪即可实现测量,通过测量阻抗谱反演获得压电材料的弹性常数。传统电阻抗谱法通过不断修正材料参数,使得测量阻抗谱和计算阻抗谱最大程度吻合,该过程需要多次迭代,计算量大,耗时较长。该文提出采用神经网络建立阻抗谱到弹性常数的正向模型,测量得到阻抗谱后仅需一次正向计算即可得到弹性常数。使用Comsol和Matlab联合仿真建立数据集,引入丢弃法避免模型过拟合,利用Pytorch建立模型,经过训练后,最大谐振频率偏差从初始2.8%降至0.8%。该技术为压电材料弹性常数精密测量提供可靠的理论与实践途径。
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关键词
压电材料表征
电阻抗谱法
人工神经网络
弹性常数矩阵
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Keywords
piezoelectric material characterization
electrical impedance spectroscopy method
artificial neural network
elastic constant matrix
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分类号
TN384
[电子电信—物理电子学]
TM22
[一般工业技术—材料科学与工程]
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