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机器学习辅助设计绝缘玻璃配方及涂层性能研究
1
作者
蔡浩然
陈彩明
+4 位作者
龙神峰
丁静
朱归胜
徐华蕊
谢婉卿
《绝缘材料》
北大核心
2025年第7期79-85,共7页
厚膜加热已成为新能源汽车热管理的主要应用方案之一。为满足新能源汽车热管理的应用需求,有必要开发可用于铝基厚膜加热元件的介质浆料。本文利用无机玻璃工程师系统内置的机器学习模型进行性质预测,辅助铝基厚膜加热元件介质层绝缘玻...
厚膜加热已成为新能源汽车热管理的主要应用方案之一。为满足新能源汽车热管理的应用需求,有必要开发可用于铝基厚膜加热元件的介质浆料。本文利用无机玻璃工程师系统内置的机器学习模型进行性质预测,辅助铝基厚膜加热元件介质层绝缘玻璃的配方开发,并进行实验验证。结果表明:最优配方制备的玻璃可在580℃下烧结,热膨胀系数为18.8×10^(-6)℃^(-1),当介质层厚度>110μm时,其击穿电压>1.29 kV,泄漏电流小于0.21 mA,可满足铝基厚膜加热元件介质层的使用要求。
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关键词
介质浆料
绝缘玻璃
铝基厚膜加热元件
机器学习
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职称材料
题名
机器学习辅助设计绝缘玻璃配方及涂层性能研究
1
作者
蔡浩然
陈彩明
龙神峰
丁静
朱归胜
徐华蕊
谢婉卿
机构
桂林电子科技大学材料科学与工程学院
桂林电子科技大学信息与通信学院
电子信息材料与器件教育部工程研究中心
广西信息材料重点实验室
出处
《绝缘材料》
北大核心
2025年第7期79-85,共7页
基金
广西科技基地与人才专项(AD23023013)
桂林市科学研究与技术开发计划项目(20220120-1)
广西重大科技专项(AA21077018)。
文摘
厚膜加热已成为新能源汽车热管理的主要应用方案之一。为满足新能源汽车热管理的应用需求,有必要开发可用于铝基厚膜加热元件的介质浆料。本文利用无机玻璃工程师系统内置的机器学习模型进行性质预测,辅助铝基厚膜加热元件介质层绝缘玻璃的配方开发,并进行实验验证。结果表明:最优配方制备的玻璃可在580℃下烧结,热膨胀系数为18.8×10^(-6)℃^(-1),当介质层厚度>110μm时,其击穿电压>1.29 kV,泄漏电流小于0.21 mA,可满足铝基厚膜加热元件介质层的使用要求。
关键词
介质浆料
绝缘玻璃
铝基厚膜加热元件
机器学习
Keywords
dielectric slurry
insulating glass
aluminum-based thick-film heating element
machine-learning
分类号
TM215 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
机器学习辅助设计绝缘玻璃配方及涂层性能研究
蔡浩然
陈彩明
龙神峰
丁静
朱归胜
徐华蕊
谢婉卿
《绝缘材料》
北大核心
2025
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