铬掺杂钛酸锶钡陶瓷的介电调谐性能

研究了Cr掺杂对钛酸锶钡(Ba0.6Sr0.4TiO3,BST)陶瓷的介电及其可调性能的影响.结果表明,少量的Cr可进入BST品格形成固溶体,并促进晶粒生长.当Cr掺杂量(摩尔分数)低于1.0%时,陶瓷的介电损耗急剧降低,调谐率明显提高,综合性能显著改善,其中Cr掺杂0.6%的BST陶瓷具有最佳的综合性能,其在1MHz下的介电损耗为0.0005,品质因子(FoM)达到500,而未掺杂样品的FoM值仅为60.Cr掺杂陶瓷损耗的急剧降低可归因于Cr3 离子的还原和Cr3 、Cr2 受主行为中和了氧空位的施主行为.     

掺Y~（3＋）、La~（3＋）的（Sr，Ca）TiO_3系多功能陶瓷

用稀土离子Ｙ（３＋）、Ｌａ（３＋）对（Ｓｒ，Ｃａ）ＴｉＯ３掺杂，以Ｂａ－Ｓｉ－Ａｌ玻璃为助熔剂，在１３５０～１４５０℃还原性气氛中烧成，获得工艺性能良好、烧结温度较低、晶粒电阻率低（１０（－２）Ω·ｃｍ）、非线性高（α达１０以上）的陶瓷材料。在制备过程中省略了以往用碱金属离子涂覆并进行热扩散的工序。用缺陷化学理论，根据测量的ＩＣＴＳ谱、Ｉ－Ｖ特性和Ｃ－Ｖ特性系统研究了Ｙ（３＋）、Ｌａ（３＋）掺杂对晶粒半导化、压敏特性和介电特性的影响。热处理过程中，Ｏ－的化学吸附是这类陶瓷产生晶界势垒的主要原因。     

PZT系梯度功能压电驱动器的谐响应特性

研究了PZT系梯度功能压电驱动器谐振状态的机电响应特性，通过改变驱动电场和频率，研究其谐振频率和顶端位移的变化特性。结果表明：增加电场，谐振频率减小，谐振点位移增大，并逐渐趋向饱和。在谐振点附近，悬臂梁弯曲位移达到最大值。     

BST-BT4/13复合陶瓷介电调谐性能的研究

通过固相反应法制备了高介电相含量和高温度稳定性的介电可调Ba_(0.6)Sr_(0.4)TiO_3-Ba_4Ti_(13)O_(30)(BSTBT_(4/13))复合陶瓷,研究了介电相BT_(4/13)含量和烧结温度对其显微结构、介电性能和调谐性能的影响。结果表明,BT_(4/13)含量的增加有利于BST-BT_(4/13)复合陶瓷烧结性能的提高、介电常数的下降及其温度稳定性的增强,但会降低其调谐率。随着烧结温度的升高BST-BT_(4/13)复合陶瓷的介电常数增大。当BT_(4/13)相的体积分数高达92%时,BSTBT_(4/13)复合陶瓷在20～160℃内具有优异的温度稳定性及其介电常数在20～65℃之间几乎不变,且表现出明显的介电非线性,在10kV/cm的直流偏置场强下调谐率仍可达1%。     

镍掺杂PMS-PZ-PT三元系压电陶瓷压电性能及其热老化行为的研究

研究了Ni掺杂xPb(Mn1／3Sb2／3)O3-yPbZrO3-xPbTiO3(PMS-PZ-PT)三元系压电陶瓷的综合机电性能及其介电和压电性能的热老化行为。实验结果表明：适量的掺杂能显著优化体系的压电和介电性能;对于掺NiO量为0．2％(质量分数)的样品,在25,50,100℃时,其介电和压电性能的老化行为,与老化时间的对数呈线性关系;而在150℃和200℃时与老化时间的对数呈指数延伸规律。这一现象与陶瓷内部的畴结构有关。     

行波超声电动机定子性能的有限元仿真

利用ANSYS软件 ,基于旋转型行波超声电动机 ,建立了圆盘形定子 (包括压电体和弹性体 )有限元模型 ,考虑压电效应 ,探讨了不同压电陶瓷对超声电动机定子性能的影响 ,给出了定子振动模态、谐振频率、定子表面质点运动轨迹与压电陶瓷的材料特性间的关系 ,仿真与试验数据吻合良好 ,有限元分析结果为超声电动机定子的优化设计提供了理论依据     

电极对PZT铁电薄膜的微观结构和电性能的影响

采用溶胶—凝胶(sol—gel)工艺分别在Pt／Ti／SiO2／Si和LNO／Si电极上制备Pb(Zr0．53，Ti0．47)O3(PZT)铁电薄膜。研究了不同电极材料对PZT铁电薄膜的微结构及电性能的影响。(100)择优取向的PZT／LNO薄膜的介电性能和铁电性能较(111)／(100)取向的PZT／Pt薄膜略有下降，但在抗疲劳特性和漏电流特性方面都有了很大提高。PZT／LNO薄膜10m次极化反转后剩余极化几乎保持未变，直至10^12次反转后，剩余极化仅下降了17％。     

基于机器学习的BiFeO3-PbTiO3-BaTiO3固溶体居里温度预测

钙钛矿(ABO₃)型压电陶瓷的发展已有几十年历史, 现存有大量数据, 从这些数据中寻找出材料结构与性能之间的关系很有意义。本工作收集了BiFeO₃-PbTiO₃-BaTiO₃钙钛矿型压电陶瓷居里温度(T_c)实验数据, 通过机器学习,构建钙钛矿型压电陶瓷T_c的预测模型。热力学角度, T_c与约合质量符合二次多项式关系, 但偏差较大。选择元素信息、物理量、空间群编号等基础描述符, 利用基于压缩感知原理的SISSO(Sure Independence Screening and Sparsifying Operator)方法进行机器学习, 找出了T_c与成分之间的相关性。比较不同描述符在不同维度上的均方根误差RMSE (Root Mean Square Error), 发现描述符越多、越基础, 维数越大、RMSE越小。同时比较相同个数描述符在同一维度下的RMSE, 用约合质量、A位和B位的离子半径比、A位和B位的未填充电子数比和Ba、Pb、Bi的元素含量等六个描述符构建出最优的四维模型, 其RMSE为0.59 ℃, 最大绝对误差(MaxAE)为1.38 ℃, 外部测试的平均相对误差MRE (Mean Relative Error)为1.00%。结果表明,利用SISSO可以进行有限样本钙钛矿型压电陶瓷T_c的机器学习预测。     

Sol-Gel法制备 BaxSr1-xTiO3铁电薄膜化学机制的探讨

用ＦＴＩＲ分析,结合ＤＳＣ、ＸＲＤ、ＡＦＭ实验结果,展示了ｓｏｌ－ｇｅｌ法制备ＢａｘＳｒ１－ｘＴｉＯ３（ＢＳＴ）薄膜热演化过程的化学机制．研究表明：螯合剂ＨＡＣＡＣ的引入减缓钛醇盐水解速率、改善晶化途径、降低结晶起始温度,从而制得了晶化完善、致密无裂纹的ＢＳＴ薄膜．