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为研究烧结温度和ZrO_2掺量对ZnO压敏电阻微观结构和电气性能的影响,本文通过固相烧结法得到不同烧结温度以及不同ZrO_2掺杂下的ZnO电阻。通过X射线衍射(XRD),扫描电子显微镜(SEM)以及能谱分析(EDS)研究了ZnO电阻的微观形貌,元素分布以及相位结构,并测量了试品的体密度、电位梯度、残压比、非线性系数以及泄漏电流。研究结果表明,ZrO_2以独立的第二相形态独立存在于氧化锌晶粒之间,可以起到限制晶粒生长,提高电位梯度的作用。随着ZrO_2掺杂量的不断增加,晶界层中的Mn,Sb,Co,Cr等元素含量呈现出先增加后减小的趋势,当ZrO_2掺杂量超过1%时,ZnO电阻片电气性能急剧下降。随着烧结温度的不断增加,ZnO电阻片晶粒尺寸增大,电位梯度减小。当烧结温度高于1200℃时,部分ZrO_2由单斜晶相转化为立方晶相,同时氧化锌孔隙率增加,导致非线性系数减小,残压比与泄漏电流增加。当烧结温度为1150℃,ZrO_2掺杂量为1%时,ZnO压敏电阻达到整体最优电气性能:电位梯度E_(1mA)=420 V/mm,非线性系数α=58,残压比C_R=1.87,泄漏电流I_L=3μA。本文的研究结果可以为高性能氧化锌电阻片的研发提供参考。 相似文献
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联合收获机脱粒滚筒角速度控制优化设计——基于小波神经网络 总被引:1,自引:0,他引:1
脱粒滚筒是联合收获机的核心部件,其性能决定了联合收获机的工作质量和生产效率。由于不同地块和不同作物的湿度、密度不同,联合收获机的行走速度和喂入量也不同,因此脱粒滚筒的转速也应做出适当的调整,使滚筒的线速度保持在一个有较好脱粒效果的状态。为此,提出了一种新的双滚筒脱粒滚筒结构,该结构利用传感器采集滚筒信息,形成了滚筒转速的闭环反馈调节机制,并采用小波神经网络算法对转速的精度进行调节,提高了脱粒滚筒的作业精度。最后,对基于小波神经网络算法的双滚筒脱粒滚筒的性能进行了实验测试和仿真模拟,测试和仿真模拟得到的籽粒破碎率基本吻合,验证了实验的可靠性。对滚筒的脱净率进行了进一步的实验测试发现,利用神经网络算法和小波神经网络算法的脱粒滚筒脱净率都比较高,且小波算法要比单纯使用设计网络算法脱净率高。 相似文献
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