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首次将人工神经网络技术用于介电陶瓷的配方性能分析.以BaTiO3为研究对象选取了几种掺杂剂,在均匀实验设计的基础上,用BP人工神经网络对所得实验结果进行了分析,建立了相应配方的数学模型并将其与多重非线形回归模型的结果进行了比较.通过对人工神经网络配方数学模型的二次分析,得到了比多重非线形回归模型更加丰富的配方信息和内在规律,并且用图形化方式直观地表达了出来.在进一步对配方结果的优化和验证的基础上发现实验结果能够较好地符合理论预测,说明人工神经网络对于获得多性能指标要求介电陶瓷的最优化配方具有较好的指导作用. 相似文献
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CaF2掺杂对ZnNb2O6陶瓷烧结行为及介电性能的影响 总被引:8,自引:0,他引:8
用传统固相法合成了CaF2掺杂ZnNb2O6微波介质陶瓷,通过XRD、SEM以及HP4291阻抗分析仪等测试手段对其烧结行为、晶体结构及微波介电性能进行了系统研究。结果表明,CaF2掺杂能有效地降低ZnNb2O6陶瓷的烧结温度,提高介电常数,但品质因数Q值有所下降。1100°C烧结w(CaF2)=0.5%(质量比)掺杂的ZnNb2O6陶瓷具有较好的介电性能:εr=31.6,Q×f=68THz,τf=-47×10-6°C-1。 相似文献
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利用溶胶-凝胶自燃烧法合成了-系列低温烧结Mn掺杂Mg—Cu—Zn铁氧体(Mg0.2Cu0.2Zn0.6O)(Fe2-x,MnxO3)0.97(x=0,0.01,0.03,0.05,0.07)。该文对低温烧结Mn掺杂Mg—Cu—Zn铁氧体的成相,致密化过程及锰含量对其磁性能和显微结构的影响进行了研究。研究发现,具有较低磁致伸缩系数的Mg—Cu—Zn铁氧体呈现出比Ni—Cu—Zn铁氧体更好的磁性能。因此,低温烧结的Mg—Cu—Zn铁氧体有望替代Ni—Cu—Zn铁氧体而用作多层片式电感材料。在一定Mn掺杂范围内,Mn掺杂对Mg—Cu—Zn铁氧体磁性能的改进,主要是通过其对材料内部磁致伸缩系数和内应力的调控来实现的,而不是通过对微观结构的影响而获得的。 相似文献
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铁电/铁磁复合材料的磁性能和介电性能研究 总被引:7,自引:3,他引:7
铁电/铁磁复合材料是一类在材料内部同时共存铁电相和铁磁相的重要功能材料。在外加磁场和电场的作用下,其磁化和极化状态易于调控。笔者以铁电性的钛酸钡和铁磁性镍铜锌铁氧体纳米粉为原料,采用固相反应法,合成了一系列铁电/铁磁复合材料。研究表明:在一定温度下烧结所得的铁电/铁磁复合材料,由铁电相和铁磁相两相所组成,对外表现出铁电性和铁磁性。该复合材料同时具有电感和电容两种特性,而且频率稳定性好,有望替代现有的分立式无源滤波器,做到真正的集成而广泛应用在集成电路中。 相似文献
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