基于硅压阻式传感器与光纤传感的静压桩贯入模型试验应用研究

将微型硅压阻式土压力传感器、孔隙水压力传感器及增敏微 型光纤光栅(fiber Bragg grating,FBG)应变传感器应用于静压桩贯入模型试验中,很好地测试了静 压桩贯入过程桩端 阻力、桩身轴力、桩土界面土压力和孔隙水压力。初步试验表明,微型硅压阻式土压力传感 器、孔隙水压 力传感器及增敏微型FBG应变传感器应用在静压模型桩贯入过程中,实现了贯入过程的桩端 阻力、桩身轴 力、桩土界面土压力和孔隙水压力的实时监测;桩身轴力和桩土界面有效侧向压力均随贯入 深度的增加而 增加,但同一深度处侧向压力逐渐减小。为静压桩贯入测试方法提供了参考依据,对进一步 研发室内试验微型传感器具有参考价值。     

微型FBG-MEMS压力传感器在静压桩贯入过程测量中的应用

为研究静压桩在贯入过程中受力特性及后期的残 余应力分布特征,通过刻槽法在模 型桩身安装光纤光栅(fiber Bragg grating,简称FBG)传感器,及安装于桩端的微型硅压 阻式土压力传感器,测得了桩端阻力和桩侧摩阻力等随贯入深度的变化规律,通过试验明确 了均质黏性土中静压桩的贯入特性。试验结果表明:光纤光栅传感技术能够较好的满足黏性 土中静压沉桩特性的测试需求,成功测得沉桩阻力的分布及变化规律;在均质黏性土中沉桩 时,桩侧阻力与桩端阻力的所占比例是变化的。在沉桩初期,桩侧阻力所占比例较小,而在 沉桩中后期,侧摩阻力所占比例不断增大,但桩端阻力所占比例仍高于桩侧阻力所占比例; 桩侧摩阻力存在退化现象,且退化程度和退化速率随贯入深度的增加逐渐减小;桩身施工残 余应力随深度的增加先增大后减小,其中性点约在距桩顶9D处,而桩侧残余摩阻力随深度的 增加呈先增大后减小的趋势,由负摩阻力逐步转变为正摩阻力。研究结果可为黏性土地基静 压桩的工程实践提供借鉴与参考。     

基于光纤布拉格光栅传感技术的不同桩径静压桩贯入特性研究

为了探索光纤布拉格光栅(FBG)传感技术在针对不同桩径静压桩贯入特性测试中的适用性,分别采用拉伸试验机、砂标法标定FBG应变传感器、FBG压力传感器,传感器线性度及测试精度较好,并配合不同桩径的模型桩在大尺寸模型箱中进行了室内静压沉桩试验。试验结果表明:FBG传感技术能够较好地满足不同桩径静压桩贯入特性的测试要求,所用传感器具有较高的线性度、灵敏性,经验证测试数据可靠,传感器安装方法可行;所用传感器能够对模型桩贯入过程中的压桩力、桩端阻力、侧摩阻力、桩身轴力、单位侧摩阻力进行动态、精准的监测,较为直观地反映了不同桩径的模型桩在静压过程中的贯入特性差异及变化规律。     

基于光纤光栅技术黏性土中静压闭口管桩试验研究

为研究黏性土中静压闭口管桩的贯入机理,开展 了室内模型试验。制作了两根不同 直径的闭口管桩,通过桩身开浅槽,单根嵌入6个增敏微型光纤光栅传感器,连续监测了静 力压桩过程桩身内力变化规律,试验结果表明:由于FBG传感技术灵敏系数高、长期稳定性 好等优点,因此能较好的监测沉桩过程桩身受力状态。桩径越大,摩阻比、单位摩阻力越大 ,端阻比反而越小;不同沉桩深度处,两根试桩桩身轴力均随着沉桩深度的增加而不断递减 ,但桩径小的递减速率快。     

静压桩贯入试验增敏型FBG传感器的研制及应用

介绍了光纤光栅的基本原理及优点,设计了基于光纤光栅技术的增敏型应变传感器,并对其工作特性进行了分析。应用增敏型光纤光栅传感器,测试了静压桩贯入过程中模型桩的桩身应力变化。试验结果表明,使用光纤光栅传感器对模型试验中静压桩贯入过程桩身应力监测时需进行增敏。增敏型光纤光栅传感器为模型试验中静压桩贯入过程监测及分析提供了一种新的工具,是监测模型桩静压贯入过程的理想器件。     

新型硅压阻式压力传感器的设计、 制作与性能补偿研究

为兼顾高灵敏度与低非线性误差,针对性地设计和研究了一种量程为105ｋＰａ的新型MEMS硅压阻式压力传感器,该传感器通过部分刻蚀 SOI硅膜引入了凸起的压敏电阻和L形半岛结构。首先利用ANSYS有限元模拟仿真分析了传感器的特性、确定了其参数,然后通过MEMS工艺制作了压力传感器芯片并对其进行了封装与测试,实验结果表明,常温下MEMS硅压阻式压力传感器的灵敏度为 0.056ｍＶ/(Ｖ·ｋＰａ),非线性误差为±1.12％, 最后采用最小二乘函数校正法对传感器进行了非线性校正和迟滞误差补偿,性能补偿后MEMS硅压阻式压力传感器在全量程范围内的整体误差小于±0.24％ＦＳ。     

硅压力传感器芯片设计分析与优化设计

用弹性力学和板壳力学理论分析了半导体硅压阻式压力传感器方形膜片的受力分布,为力敏电阻在应变膜上的布置提供依据;利用有限元分析方法和借助ANSYS仿真软件,对微型硅压阻式高温压力传感器应变膜进行了一系列的分析和计算机模拟,探讨了传感器方形应变膜简化应力模型的合理性以及温度对应力差分布的影响,得到了直观可靠的结果。     

硅压阻式传感器的温度特性及其补偿

基于硅压阻式传感器的工艺过程与后续电路设计 ,讨论了减小其温度影响的措施。文中对在相同的硅基底上 ,采用诸如扩散、离子注入、薄膜淀积以及溅射等不同加工工艺制作实现的不同的压敏电阻特性 ,特别是温度特性进行了探讨和比较。针对一种具体的硅杯结构的压阻式传感器 ,设计、选择了加工工艺 ,给出了压敏电阻的近似温度补偿公式 ,讨论了传感器补偿电路的实现方案     

硅压阻式传感器的温度特性及其补偿

基于硅压阻式传感器的工艺过程与后续电路设计,讨论了减小其温度影响的措施.文中对在相同的硅基底上,采用诸如扩散、离子注入、薄膜淀积以及溅射等不同加工工艺制作实现的不同的压敏电阻特性,特别是温度特性进行了探讨和比较.针对一种具体的硅杯结构的压阻式传感器,设计、选择了加工工艺,给出了压敏电阻的近似温度补偿公式,讨论了传感器补偿电路的实现方案.     

硅压阻式传感器的温度特性及其补偿

基于硅压阻式传感器的工艺过程与后续电路设计，讨论了减小其温度影响的措施。文中对在相同的硅基底上，采用诸如扩散、离子注入、薄膜淀积以及溅射等不同加工工艺制作实现的不同的压敏电阻特性，特别是温度特性进行了探讨和比较。针对一种具体的硅杯结构的压阻式传感器，设计、选择了加工工艺，给出了压敏电阻的近似温度补偿公式，讨论了传感器补偿电路的实现方案。     

压阻式力敏硅传感器的结构剖析

剖析了各种压阻式力敏硅传感器的结构,介绍了其工作原理和测试方法并,对力敏硅传感器结构的优劣作出分析,为合理地选择、应用力敏硅传感器提供了依据。     

硅压阻式压力传感器温度补偿建模与算法研究

微电子技术的发展促进了硅传感器的加工工艺水平的提高,使硅传感器获得良好的一致性、稳定性和可靠性,而半导体的温度特性使硅压力传感器的零点和灵敏度随温度而发生漂移。针对硅压阻式压力传感器这一"弱点",介绍一种基于压力芯片的惠斯顿电桥建立外接电阻补偿网络的数学模型,利用MatLab优化工具箱提供的优化方法构建算法,对补偿电阻求解,实现对温度漂移的补偿。该方法更有助于基于硅压阻式压力芯片的OEM型产品的大规模量产。     

Full 3D Printing of Stretchable Piezoresistive Sensor with Hierarchical Porosity and Multimodulus Architecture

A soft piezoresistive sensor with its unique characteristics, such as human skin, light weight, and multiple functions, yields a variety of possible practical applications to skin‐attachable electronics, human–machine interfaces, and electronic skins. However, conventional filler‐matrix piezoresistive sensors often suffer from unsatisfactory sensitivity or insufficient measurement range, as well as significant cross‐correlation between out‐of‐plane pressure and in‐plane extension. Here, a stretchable piezoresistive sensor (SPS) is realized by combining a hierarchically porous sensing element with a multimodulus device architecture via a full 3D printing process. As a result, the sensor exhibits high sensitivity (5.54 kPa^?1), large measurement range (from 10 Pa to 800 kPa), limited cross‐correlation, and excellent durability. Meanwhile, benefiting from the porous structure and mechanical mismatch design, which efficiently distributes the stress away from the sensing element, the device experiences only 7% resistance change at 50% stretching. This approach is employed to rapidly program and readily manufacture stylish, all‐in‐one, functional devices for various applications, demonstrating that the technique is promising for customized stretchable electronics.     

Poisson Ratio and Piezoresistive Sensing: A New Route to High‐Performance 3D Flexible and Stretchable Sensors of Multimodal Sensing Capability

The performance of flexible and stretchable sensors relies on the optimization of both the flexible substrate and the sensing element, and their synergistic interactions. Herein, a novel strategy is reported for cost‐effective and scalable manufacturing of a new class of porous materials as 3D flexible and stretchable piezoresistive sensors, by assembling carbon nanotubes onto porous substrates of tunable Poisson ratios. It is shown that the piezoresistive sensitivity of the sensors increases as the substrate's Poisson's ratio decreases. Substrates with negative Poisson ratios (auxetic foams) exhibit significantly higher piezoresistive sensitivity, resulting from the coherent mode of deformation of the auxetic foam and enhanced changes of tunneling resistance of the carbon nanotube networks. Compared with conventional foam sensors, the auxetic foam sensor (AFS) with a Poisson's ratio of –0.5 demonstrates a 300% improvement in piezoresistive sensitivity and the gauge factor increases as much as 500%. The AFS has high sensing capability, is extremely robust, and capable of multimodal sensing, such as large deformation sensing, pressure sensing, shear/torsion sensing, and underwater sensing. AFS shows great potential for a broad range of wearable and portable devices applications, which are described by reporting on a series of demonstrations.     

压阻式压力传感器灵敏度与线性度的仿真方法

灵敏度和线性度是压力传感器最重要的两个性能指标。为了制作出能够满足实际应用需求的压力传感器,必需探索出一种压力传感器灵敏度和线性度的有效仿真方法。提供了一种基于对压阻式压力传感器薄膜表面应力的有限元分析(FEA)和路径积分的仿真方法,从而实现了在满量程范围内不同压力值下对传感器电压输出值的精确估计,在此基础上对压力传感器的灵敏度和线性度进行了有效仿真。实验结果验证了该方法的精确性:传感器样品的灵敏度测试值为42.462～44.460 mV/MPa,与仿真值之间的相对误差控制在3.3%以下,同时得到非线性低于0.16%的良好线性度以满足应用需求。     

基于网络的智能精密压力传感器原理与应用

基于网络的压力传感器是由压敏电阻传感器、A／D转换器、微处理器、存储器和接口电路构成的，它能实现各传感器之间、传感器与系统之间的数据交换和资源共享。本文介绍PPT系列、PPTR系列网络化智能精密压力传感器的工作原理与典型应用。