TiO2薄膜制备及其气敏特性

NO2是一种强毒性气体,本文利用了溶胶一凝胶法在硅片及陶瓷管上制备TiO2纳米薄膜,并探讨了在制备过程中不同的因素对薄膜成膜质量的影响。并用马弗炉对硅片及陶瓷管上制备的TiO2纳米薄膜进行不同温度的退火处理。对其分别进行XRD的分析,和原子力显微镜分析。利用气敏测试系统对不同的退火温度下的气敏元件进行测试。研制出工作温度低,气敏特性强,响应恢复特性好的基于TiO2的NO2气敏传感器。     

TiO2氧敏传感器

~~TiO_2氧敏传感器$河北工业大学微电子所@张毅 $河北工业大学微电子所@孙以材 $河北工业大学微电子所@潘国峰     

CMP工艺对Co/Cu去除速率及速率选择比的影响研究

化学机械抛光(CMP)工艺中,选用了固定的抛光液组分,即3%体积百分比的FA/O型螯合剂、3%体积百分比的FA/O I型非离子表面活性剂、5% SiO₂。首先研究了不同抛光工艺参数,包括抛光压力、抛光头/抛光盘转速、抛光液流量等,对Co/Cu去除速率及选择比的作用机理。然后采用4因素、3水平的正交试验方法对抛光工艺进行优化实验,得到了较佳的工艺参数。在抛光压力为13.79 kPa、抛光头/抛光盘转速为87/93 r/min、抛光液流速为300 mL/min的条件下,Co/Cu的去除速率选择比为3.26,Co和Cu的粗糙度分别为2.01 、1.64 nm。     

Sol-gel法制备ZnO-TiO_2厚膜及其气敏特性研究

以钛酸丁酯的水解反应制备了ZnO掺杂的纳米TiO2厚膜。通过XRD和SEM对不同退火温度下制备出的不同掺杂量的ZnO-TiO2粉体进行物相分析和表面形貌比较,并利用气敏测试系统检测其气敏特性。讨论了掺杂量和退火温度对ZnO-TiO2厚膜气敏特性的影响,同时分析了其气敏机理。结果表明:700℃退火,w(ZnO)=4%的ZnO-TiO2结晶尺寸达到26.8 nm,体现出对丙酮蒸气单一的选择性,灵敏度为8 913,响应和恢复时间均为2 s。     

硅芯片封接用PbO、ZnO、B2O3三元系易熔玻璃特性与封接工艺的关系

对淬火态及重熔再凝固态两种粉末进行DSC、红外吸收光谱及X射线衍射谱分析,实验表明,淬火态的软化点低,在500～510℃下完全熔化,有利于芯片的低温封接.重熔再凝固态的熔点高(630℃)、热稳定性好,有利于器件的使用.进一步研究表明,淬火态为无序态,再凝固态为结晶态,其中存在Pb2ZnB2O6的晶体相.无论是在无序态中还是在结晶态中,[BO3]3-离子团都不会破裂,均出现其分子振动的特征简正模.     

厚冲积层深基坑Flac3D数值模拟分析研究

以济南第五医院基坑为实例,利用Flac3D数值模拟技术,建立了深基坑桩锚支护模拟模型。对支护结构进行开挖支护施工过程的三维动态模拟,得到深基坑水平位移、竖直位移和锚杆的内力、土体应力应变等数据,为深基坑支护技术的设计和施工提供指导,并对深入了解桩锚支护作用的机理有较大意义。     

一种改进的LS-SVM算法及其应用

 为了避免LS-SVM算法中存在的矩阵求逆问题，提出一种改进的LS-SVM算法，即利用改进PSO算法对LS-SVM算法中线性方程组进行迭代优化求解，这样既能加快算法训练速度和节省内存，又总能得到最小二乘解，提高计算精度。将此改进算法应用到长庆气田C井目的层井段进行气层识别，并与BP神经网络算法、经典的SVM算法和传统的LS-SVM算法比较，结果表明此算法识别精度高，收敛速度快，与试气结果吻合，效果显著。     

基于ARM的高阻气敏传感器测试电路

将ARM7应用到气敏传感器中,利用其强大的数据计算处理能力及控制能力,结合气敏薄膜材料的高阻值特点,设计出了显示气敏元件阻值及其所处气体浓度的测试电路。该电路以LPC2131实时监测电源电压,自动调整占空比,实现对温度的准确控制,并测量气敏薄膜的电阻。经气体浓度和元件阻值的校准后,电路可显示被测气体浓度,同时提供一个友好的用户界面,并具备报警功能,实现了智能气敏传感器的测量电路。完全满足气敏测试需要,电阻的测量精度达到±0.2%。     

面向智慧社区的云分支服务器设计与实现*

根据我国智慧社区的最新发展和需求,设计了一种功能强大的云分支服务器(Embed Cloud Branch Server,ECBS).通过在社区合理布置云分支服务器,从而实现社区无线网络覆盖,居民通过终端设备连接上网并使用智能服务软件,实现了社区管理和服务的智能化.并提出一种基于节点负载权值的调度算法,实现云分支服务器数据的存储与更新,保证集群系统负载均衡.经应用测试表明,该云分支服务器性能稳定,应用效果好,具有一定的推广价值,符合未来智慧社区的发展趋势.     

基于PSO-SVR的压力传感器温度补偿

针对压力传感器受温度漂移影响而造成的精度和可靠性下降的问题,建立粒子群优化算法与支持向量回归机结合的PSO-SVR温度补偿模型。利用PSO优化SVR的惩罚系数和核参数,改善粒子陷入局部最小值的问题。通过对测试集预测,得到最大绝对误差为0.001 6,均方误差为0.000 8%。PSO-SVR模型的补偿精度比RBF网络和SVM高。PSO-SVR模型能够满足实际使用的精度要求。