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多层PZT陶瓷自热温度影响因素分析
1
作者
宜亚丽
旷庆文
+4 位作者
陈美宇
秦越
韩雪艳
褚祥诚
金贺荣
《压电与声光》
北大核心
2025年第1期121-128,共8页
多层PZT陶瓷作为压电驱动器的核心组件,其压电性能受自热温度影响,在高交变电压作用下易发生失效。该文从交变电压特性、陶瓷多层结构角度对PZT陶瓷自热温度作用规律展开研究。首先基于扫描电镜下陶瓷断面结构形貌,建立了多层PZT陶瓷细...
多层PZT陶瓷作为压电驱动器的核心组件,其压电性能受自热温度影响,在高交变电压作用下易发生失效。该文从交变电压特性、陶瓷多层结构角度对PZT陶瓷自热温度作用规律展开研究。首先基于扫描电镜下陶瓷断面结构形貌,建立了多层PZT陶瓷细观结构仿真模型;然后搭建了温度测量实验平台,开展陶瓷表面自热温度测量实验进行验证;最后分析了交变电压幅值、频率特性和陶瓷压电层、死层厚度对陶瓷表面自热温度的作用机理。结果表明,陶瓷表面自热温度与交变电压幅值、频率呈近似线性增长;自热温度极值分布在陶瓷表面中心区域和边缘区域,温度差值小于3℃;压电层越厚,陶瓷表面自热温度越低;表面自热温度随死层厚度的增加呈先降后增趋势,且在死层厚度约300μm时达到最低值。该结论为多层PZT陶瓷自热温度调控与工程应用提供了理论依据和实验基础。
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关键词
自热温度
交变电压
多层结构
热模拟
PZT陶瓷
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职称材料
基于GRNN模型的硫化矿石堆氧化自热温度预测
被引量：
5
2
作者
饶运章
袁博云
+2 位作者
吴卫强
孙翔
陈斌
《金属矿山》
CAS
北大核心
2016年第6期149-152,共4页
为得到硫化矿石堆氧化自热温度的变化规律,自主设计硫化矿石堆氧化自热模拟试验装置,以含硫量、矿石块度、升温梯度作为试验影响因素,将硫化矿石堆氧化自热温升速率作为试验判定指标,采用L9(34)正交表构造三因素三水平回归正交试验。运...
为得到硫化矿石堆氧化自热温度的变化规律,自主设计硫化矿石堆氧化自热模拟试验装置,以含硫量、矿石块度、升温梯度作为试验影响因素,将硫化矿石堆氧化自热温升速率作为试验判定指标,采用L9(34)正交表构造三因素三水平回归正交试验。运用MATLAB建立硫化矿石堆氧化自热温度的GRNN神经网络模型,通过K-折交叉验证优选得到GRNN神经网络的最佳光滑因子σe,并与RBF神经网络模型、灰色神经网络模型预测效果进行对比。结果表明:GRNN神经网络在小样本预测模型中网络逼近能力、收敛速度、算法稳定性等方面具有优势,对硫化矿石堆氧化自热温度的预测精度高,预测误差为3.51%。
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关键词
硫化矿石
氧化
自热温度
温升速率
小样本预测模型
GRNN神经网络
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职称材料
题名
多层PZT陶瓷自热温度影响因素分析
1
作者
宜亚丽
旷庆文
陈美宇
秦越
韩雪艳
褚祥诚
金贺荣
机构
燕山大学起重机械关键技术全国重点实验室
燕山大学机械工程学院
燕山大学工程训练中心
清华大学材料学院新型陶瓷与精细工艺国家重点实验室
出处
《压电与声光》
北大核心
2025年第1期121-128,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52475596)。
文摘
多层PZT陶瓷作为压电驱动器的核心组件,其压电性能受自热温度影响,在高交变电压作用下易发生失效。该文从交变电压特性、陶瓷多层结构角度对PZT陶瓷自热温度作用规律展开研究。首先基于扫描电镜下陶瓷断面结构形貌,建立了多层PZT陶瓷细观结构仿真模型;然后搭建了温度测量实验平台,开展陶瓷表面自热温度测量实验进行验证;最后分析了交变电压幅值、频率特性和陶瓷压电层、死层厚度对陶瓷表面自热温度的作用机理。结果表明,陶瓷表面自热温度与交变电压幅值、频率呈近似线性增长;自热温度极值分布在陶瓷表面中心区域和边缘区域,温度差值小于3℃;压电层越厚,陶瓷表面自热温度越低;表面自热温度随死层厚度的增加呈先降后增趋势,且在死层厚度约300μm时达到最低值。该结论为多层PZT陶瓷自热温度调控与工程应用提供了理论依据和实验基础。
关键词
自热温度
交变电压
多层结构
热模拟
PZT陶瓷
Keywords
self-heating temperature
alternating voltage
multilayer construction
thermal simulation
PZT
分类号
TN304 [电子电信—物理电子学]
TN384 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于GRNN模型的硫化矿石堆氧化自热温度预测
被引量：
5
2
作者
饶运章
袁博云
吴卫强
孙翔
陈斌
机构
江西理工大学资源与环境工程学院
江西国泰五洲爆破工程有限公司
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2016年第6期149-152,共4页
基金
国家自然科学基金项目(编号:E51364010)
文摘
为得到硫化矿石堆氧化自热温度的变化规律,自主设计硫化矿石堆氧化自热模拟试验装置,以含硫量、矿石块度、升温梯度作为试验影响因素,将硫化矿石堆氧化自热温升速率作为试验判定指标,采用L9(34)正交表构造三因素三水平回归正交试验。运用MATLAB建立硫化矿石堆氧化自热温度的GRNN神经网络模型,通过K-折交叉验证优选得到GRNN神经网络的最佳光滑因子σe,并与RBF神经网络模型、灰色神经网络模型预测效果进行对比。结果表明:GRNN神经网络在小样本预测模型中网络逼近能力、收敛速度、算法稳定性等方面具有优势,对硫化矿石堆氧化自热温度的预测精度高,预测误差为3.51%。
关键词
硫化矿石
氧化
自热温度
温升速率
小样本预测模型
GRNN神经网络
Keywords
Sulfide ores
Oxidation and self-heating temperature
Temperature rise rate
Prediction model of few observations
GRNN neural network
分类号
TD714 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多层PZT陶瓷自热温度影响因素分析
宜亚丽
旷庆文
陈美宇
秦越
韩雪艳
褚祥诚
金贺荣
《压电与声光》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于GRNN模型的硫化矿石堆氧化自热温度预测
饶运章
袁博云
吴卫强
孙翔
陈斌
《金属矿山》
CAS
北大核心
2016
5
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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