高温陶瓷薄膜热流传感器动态响应有限元分析

航空、航天等领域的高速发展对精密热流测量技术提出了更严苛的挑战。ITO/In₂O₃陶瓷材料相比贵金属材料有着更高的塞贝克系数,并拥有低密度和优异的高温力学性能。基于有限元仿真方法,建立了ITO/In₂O₃热电堆型薄膜热流传感器热电学仿真模型,设计了2种薄膜热流传感器结构,综合分析了热电堆在不同的热阻层分布、热阻层厚度和热流密度下的传热性能和输出动态响应变化,提出了ITO/In₂O₃薄膜热流传感器的优化设计方案。     

热电堆传感器及其应用

从热电偶测温的方法出发,闸述了热电堆传感器的原理。介绍了它在电测与非电测领域中的应用。     

基于MEMS热电堆传感器的高温测量技术

为了拓宽MEMS热电堆传感器的温度测量范围,实现高温测量,根据MEMS热电堆传感器的原理,设计完成了A2TPMB34型MEMS热电堆传感器静态与动态标定装置,通过试验得到标定结果;同时,提供了基于MEMS热电堆传感器实现瞬态高温测试的技术方案和实现手段,并对其关键部分一红外衰减片性能进行了分析和讨论。     

平面型薄膜热流传感器及其静态特性标定研究

针对用于径向传热测量的热流传感器及其标定方法研究较少的问题,基于一维圆筒壁传热模型,设计并制备了一种具有自标定特征的平面型热电堆式薄膜热流传感器,提出了一种基于激光加热和温度外推原理的传感器静态特性标定方法,建立了有限元仿真模型,开展了传感器温度分布规律分析,设计了静态特性标定装置,完成了相应的标定实验。仿真结果显示,传感器沿径向温度分布符合圆筒壁稳态导热模型。实验结果表明?在40℃ ~ 100℃范围内,所制备的热流传感器塞贝克系数为5.6μＶ/ ℃ ~7.0μＶ/ ℃,数值和变化趋势与标准金铂热电偶接近,所标定的塞贝克系数可直接用于小范围内热流测量,同时在冷端温度已知条件下,该标定结果同样适用于大热流测量,研究结果将对于平面型薄膜热流传感器的制备和标定具有指导意义。     

30对薄膜热电堆

介绍了30对热电堆的结构及制造工艺过程、基体及基板材料的选择、堆座及堆帽的选用、主要技术性能,并对振动、湿热、高温、低温、稳定性、阻值变化、安放位置等性能测试作了具体说明。     

MEMS薄膜热流传感器研制

基于微加工技术设计制备了一种微机电系统(MEMS)薄膜热流传感器。采用COMSOL软件,对不同结构参数MEMS薄膜热流计进行仿真模拟,通过对仿真结果对比和分析,优化热流传感器的设计参数。根据优化的设计参数利用MEMS工艺制备薄膜热流计。搭建了标定系统,对所制备的MEMS薄膜热流计进行性能测试和标定。实验结果表明:薄膜热流计的电压输出响应曲线的变化趋势和仿真结果一致,此外,薄膜热流计的输出电压和热流密度呈良好的线性关系。     

薄膜高温热流测量技术研究

薄膜热流传感器具有响应时间快,体积小等优势,可用于航空、航天等领域高速飞行器表面短时间的高温热流瞬态测量。热流传感器原理基于不同热障层薄膜下薄膜热电偶温度变化量的大小,通过离子束溅射镀膜工艺成功制备快速响应薄膜高温热流传感器。试验结果表明:该传感器热响应时间可达0.1s,温度可达900℃。     

MEMS热电堆传感器的红外探测系统

为了实现远距离红外目标的运动和静止状态的识别,设计了基于热电堆红外传感器的红外探测系统,系统包括梯析(GRIN)透镜、微系统(MEMS)热电堆传感器、信号调理电路、数据采集电路和识别算法.探测结果表明:在相同光路系统的情况下,探测系统实现了比热释电系统更远的探测距离,实现了动态目标和静态目标的识别,并基于探测目标温度、辐射面积的区别,实现了人、车辆和其他红外目标的分类识别,可为红外目标的探测识别提供一种新的解决方案.     

碳纳米管薄膜气流热电发电机性能测试分析

基于碳纳米管薄膜的热电特性,设计了一种新型的薄膜式气流热电发电机。当热气流在碳纳米管薄膜材料表面流动时,在薄膜平面内形成温度梯度,通过塞贝克效应将热能直接转换为电能。利用浮动催化化学气相沉积法制备了导电性较好的透明碳纳米管薄膜,建立了气流热电发电机实验模型,对其输出电压进行了测试。实验表明:与传统的固定热源热电发电机相比,该气流热电发电机的输出电压较高。提出了集流体动力、流固耦合换热、热电效应于一体的多物理场耦合发电机制,对该实验结果进行了解释。碳纳米管薄膜气流热电发电机容易集成加工,可解决微光机电系统的电源问题,具有广阔的应用前景和实用价值。     

金属基Pt/ITO薄膜热电偶的制备

采用多层膜结构制备了金属基Pt/ITO薄膜热电偶,薄膜热电偶由Ni基合金基片、NiCrAlY过渡层、热生长Al2O3层、Al2O3绝缘层、Pt/ITO功能层和Al2O3保护层构成.静态标定结果表明:样品的平均塞贝克系数为107.45 μV/℃.测试温度可达到1000℃.时效处理可以有效提高薄膜热电偶的输出热电势.     

SiC薄膜高温压力传感器

SiC是制造高温半导体压力传感器的理想材料。介绍了在Si衬底上外延生长 3C -SiC薄膜和用它制作的SiC高温压力传感器 ,并对研制结果进行了分析。简单介绍了其它几种SiC压力传感器的特点、结构和制作方法。     

MEMS热电堆高温测试系统中单晶材料的红外衰减特性研究

在对PerkinElmer公司的MEMS热电堆红外探测器静态和动态特性实验研究的基础上,本文提出了由MEMS热电堆、红外衰减片、靶体和存储模块组成瞬态表面高温测试装置的方案,对拓宽测温上限的关键元件--红外陶瓷衰减片进行了较深八的研究,用MEMS热电堆测量方法测量了氧化锆陶瓷片红外吸收系数,得出了不同厚度氧化锆（熔点为2715℃）陶瓷片红外衰减倍数曲线,为基于MEMS热电堆的表面高温测试装置的设计提供了依据。     

p+Si/Au热电堆式气体流量传感器一维模型及其应用

为了优化热电堆式气体流量传感器的结构参数使其灵敏度达到最佳,建立了一个一维数学模型,此模型能够快速反映当器件关键尺寸变化时传感器输出电压的变化,有限元仿真软件结果证实了此一维模型的有效性。并利用此模型对一系列器件关键参数进行仿真分析,结合工艺参数得到了一个最优化的器件尺寸。根据这一尺寸制造了一个p+Si/Au热电堆式气体流量传感器以进一步验证一维模型。测试得到的传感器归一化灵敏度为481 [mV/(m/s)]/W。此参数比之前的工作高出数倍。此外,测试所得的输出电压曲线与一维模型仿真的曲线一致性也较好,进一步证明了这一一维模型的正确性。     

热电堆型总辐射传感器设计与温漂误差修正

总辐射是气象探测、太阳能资源利用等领域中的一种重要测量参数。针对环境温度会影响总辐射测量准确度的问题,提出了一种基于热电效应的总辐射传感器设计,利用计算流体动力学方法对该传感器探头进行了流-固耦合传热分析。设计了一种高精度温度测量电路,搭建了测试平台,对-20℃~40℃范围的传感器温度特性进行了测试,并提出了一种利用BP神经网络算法消除环境温度引起的总辐射测量误差的方法。实验结果表明,该热电堆型总辐射传感器的读数精度可达2.79%,在气象探测、光伏电站等领域具有一定的应用潜力。     

基于脉冲热流激励的戈登式热流传感器动态测试

由于薄膜热流传感器耐温上限高、体积小且响应速度快,传统方法无法满足其动态测试需求,因此提出了一种以激光器为热源的动态测试方法,该方法具有功耗低、响应速度快以及能够提供高热流等优点。设计搭建了基于高功率光纤输出半导体激光器的热流传感器动态测试系统,主要由激光器、微透镜光斑均匀化系统、热流传感器和数据采集系统组成。为了研究在不同脉冲宽度条件下传感器的时间常数的变化,选用了具有能够直接测量辐射热流、吸收全光谱范围的能量以及响应时间短等优点的戈登式热流传感器(Gardon计)对热流传感器动态测试系统进行了测试。利用系统完成了GD-B4-200K型Gardon计在脉冲热流激励信号下的动态测试,分析了5 ms、10 ms、15 ms、20 ms和30 ms脉冲宽度条件下传感器的时间常数的变化。最终得出在脉冲激励下,脉冲激励信号的脉冲宽度应小于传感器时间常数一个数量级的结论,因此需要对脉冲宽度进行严格精确的控制。未来,系统可有效解决航空、航天等诸多领域内的高速辐射热流传感器动态测试问题。     

基于热电效应的热流传感器设计

基于金属的热电效应和热传导原理,经过理论分析计算,设计了一种高量程的热流传感器,并通过机加工艺、焊接工艺及涂敷工艺实现了热流传感器制作.性能测试与数据处理结果表明:该传感器输出信号与热流近似成正比,热流测量范围为0～3 000 kW/m2,测量精度优于±4%FS,耐辐射温度达1700℃.     

新型InSb-In薄膜磁阻式振动传感器

研制的振动传感器是一种利用锑化铟-铟(InSb-In)共晶体薄膜磁阻元件的磁阻效应的新型振动传感器.与用普通压电陶瓷片或电感线圈构成的振动传感器相比,这种传感器的灵敏度更高,频率响应宽.经实测,其提供的电信号的信噪比大于60 dB.这种振动传感器适用于物体振动检测、防盗报警、振动锁、运动控制开关、自动控制开关等.     

基于有限元分析的MEMS热电制冷器仿真设计研究

优化的结构对设计具有较高热电转换效率的微型MEMS热电制冷器具有重要的意义。应用伽辽金有限元法构造了热电效应的耦合控制方程组,通过计算机仿真,采用数值计算的方法考察了微型MEMS热电制冷器模型中P,N级材料长短,横截面积和基底材料厚度的变化对微型MEMS热电制冷器件热电转换效率的影响,对设计高效的微型MEMS热电制冷器件提供了一种理论依据。     

基于神经网络的MEMS红外热电堆自校准响应分析

为克服MEMS红外热电堆原有自校准响应分析方法存在的考虑参数单一、故障覆盖率低、校准精度低等缺点,全面考虑多个相关参数影响,采用RHPNN神经网络提高其故障覆盖率,再用小波神经网络提高校准精度,最后用FPGA实现了该算法。与传感器结合实验结果表明,本方案故障覆盖率达到92%,自校准后的测温绝对误差降到0.03 K。