水溶性聚苯胺/Sm0.5Ba0.5Cu0.8Cr0.2O3+δ材料的制备与氨敏性能研究

采用化学氧化法制备了水溶性聚苯胺(PANI),用溶胶凝胶法制备了Sm0.5Ba0.5Cu1-yCryO3+δ(y=0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5, 0.6)(SBCC)粉体,用微粒填充法制备了PANI/SBCC复合材料.利用XRD、EDS、FT-IR、TEM多种手段对产物进行表征,研究其在较低工作温度下(60℃)对氨气的敏感性.结果表明,在同等条件下,在PANI元件、SBCC元件及PANI/SBCC元件中,PANI/Sm0.5Ba0.5Cu0.8Cr0.2O3+δ(PANI/SBC80C20)元件对NH3的气敏性能最优,对体积分数为100×10-6 NH3的灵敏度在60℃条件下达到最大值为3.79,且响应恢复时间短,还具有较好的选择性.     

静电纺丝的计算机模拟

静电纺丝又称电纺,是制造纳米纤维的重要方法之一,其机理为聚合物溶液或熔体在电场力的牵伸作用下克服表面张力最后形成喷射细流。为了对纺丝过程一些物理现象获得更深的认识,得到质量优良的纳米纤维,有效控制纺丝过程,越来越多的研究人员开始采用计算机仿真模拟的方法来研究电纺的电磁场分布及纤维形成过程等内容,计算机仿真模拟是一种高效、节能的研究方法,它对指导实验有重要意义。本文综述了关于静电纺丝计算机模拟研究的一些内容,主要从4个方面来探讨:(1)单喷头电纺的模拟;(2)双喷头或多喷头电纺的模拟;(3)无喷头电纺过程的模拟:(4)现有问题及发展。介绍了单喷头、双喷头或多喷头、无喷头静电纺丝装置的特点和纤维形成过程的模拟情况;对不同静电纺丝装置中,喷头之间、喷头与收集板间的电场模拟情况进行了总结;分析了无喷头电纺装置的喷丝形式和参数影响的模拟结果。本文对国内外有关静电纺丝的模拟研究给予了详细的总结与分析,并对存在的问题及未来的发展方向进行了阐述。为获得质量更好的纤维、对纤维形成过程的模拟观察、纤维取向有效控制、增大产量等奠定基础。     

静电纺丝纳米纤维在传感器领域的研究进展

静电纺丝技术制备的纳米纤维以其极大的比表面积、较高的孔隙率、极小的纤维直径和孔隙尺寸成为制备超细连续纤维的新型加工方法。简述了静电纺丝的技术特征,阐述了其制备的纳米纤维在传感器材料应用中的优势;主要探讨了静电纺丝纳米纤维在传感器领域的应用和研究进展。     

一种基于多铁压电纳米纤维压力传感器设计

设计了一种基于静电纺丝技术制备的多铁压电纳米纤维微压力传感器结构,对其工作原理做出了理论分析。近似平行排列的纳米纤维沉积到叉指电极上,电极材料生长于硅基底方形弹性膜片上表面,用小挠度理论设计计算了方膜结构,并对固支结构的纤维进行了力学分析。由纤维压电效应计算出传感器输出电压,并对传感器的结构尺寸进行比较分析,以提高传感器输出电压。     

聚苯胺及其氧化锡复合材料的气敏特性研究

以溶胶-凝胶法制备了SnO2纳米粒子,以原位聚合沉积法在陶瓷基底叉指金电极上制备了PANI及PANI/SnO2复合薄膜,形成气敏元件。室温下测试了元件对氨气及水果释放气体的敏感特性。结果表明,PANI和PANI/SnO2复合膜对氨气具有选择性好,线性度好的特点,PANI比PANI/SnO2复合膜的灵敏度高,更适合在较宽浓度范围内测试氨气;另外,这两种传感器对存放的水果（香蕉、苹果）释放气体具有响应恢复快,重复性好等特性,PANI/SnO2复合膜对水果释放的气体比PANI具备更高的灵敏度,有望在水果仓储运输方面得以应用。     

碳黑/聚乙烯醇电纺复合纤维的制备与气敏特性研究

通过碳黑(CB)/聚乙烯醇(PVA)混合溶液的电纺,制备了掺纳米CB的PVA复合纤维,用扫描电镜(SEM)观察了它的形貌。CB/PVA复合纳米纤维的形貌取决于混合物中CB的含量。随CB含量的增加,CB颗粒在纤维中的分布逐渐变得均匀;最佳CB/PVA的质量比为3∶10;继续增加CB含量,CB颗粒聚合成团析出,杂乱分布于PVA纤维中。乙醇蒸气测试表明:质量比为3∶10的CB/PVA纤维具有灵敏度高、响应恢复快等特点。     

ZnO纳米棒修饰的QCM气体传感器检测NH_3研究

主要介绍了ZnO纳米棒修饰的石英晶体微天平(QCM)气体传感器的制备与测试。采用两步法在石英晶振片表面制备直径为100 nm的ZnO纳米棒敏感膜,构成QCM NH3传感器。检测系统为自主研发的基于LabVIEW平台的QCM气体传感器频率测试软件。检测NH3的体积分数为5×10-6~50×10-6,响应时间均在10 s以内,最大频差值为10.9 Hz,响应最大频差值与NH3体积分数呈现良好的线性关系。室温条件下,ZnO纳米棒敏感膜可以完全实现吸附解吸过程,具有可逆性。该传感器性能稳定,响应灵敏,具有重复性。     

电纺定向聚氧化乙烯纳米纤维

采用一种新颖的纺丝工艺制备定向聚氧化乙烯纳米纤维.该工艺就是将两个平行的接地金属导体置于收集板的两侧,电镜图实验结果表明采用该一步法可以制得200～490nm左右的PEO定向纳米纤维,而且随着电极之间距离的增大,在拉伸的充分性和电场的共同作用下,纳米纤维先减小后增大.实验还证实定向纤维是电场而非结构作用的结果.     

丙酮气体传感器的PANI/Au/Al2O3电极制备工艺优化

以微制程技术及电化学法制备PANI/Au/Al2O3电极,并组装成电阻式丙酮气体传感器.以恒电流法在不同电流密度下进行三阶段聚合,并利用混合物实验设计法对纳米结构PANI/Au/Al2O3电极的最佳制备工艺条件进行了优化.结果表明:分别固定聚合电流密度为40,60,80μA/cm2进行三阶段聚合,当聚合电流密度按由小到大顺序,所得的PANI/Au/Al2O3电极稳定性最好.固定聚合电量为35 mC,当三阶段电量比为0.35∶0.33∶0.32时,对于9958 ×10-6丙酮得到最大的感测电阻变化率为7.55％.丙酮气体浓度在(475～1 189) ×10-6与(23-118)×10-6范围内,对应灵敏度分别为1.2×10-3和6.4×10-3％/10-6,平均响应时间为3min.     

基于计算机辅助技术的纺丝机械辊筒结构研究

为了制备出高质量的纤维,对纺丝机械辊筒结构进行优化十分必要。以聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)纺丝为例,通过计算机辅助技术对纺丝机械辊筒进行了结构优化。仿真结果表明,当辊筒壁厚为3.0 mm、辊子轴头直径突变部位粗糙度为3.2 Ra、辊筒的轴头和辊子配合粗糙度为3.2 Ra、辊筒形状为细长型圆筒状、长径比为3.0时,所纺出的PET纤维的直径较为均一,直径为5μm,且纤维不存在缺陷。另外,实际纺丝试验结果表明,仿真结果的准确度较高,10组平行试验中最小误差为0,最大误差为0.8%,标准差仅为0.02μm。仿真结果具有高度准确性,且优化后的辊筒结构更适于纺出高质量的PET纤维。通过计算机辅助技术对纺丝机械辊筒结构进行优化,具有高效、精准的特性,能够广泛应用到其他纤维纺丝的器械结构优化。     

A computer-controlled near-field electrospinning setup and its graphic user interface for precision patterning of functional nanofibers on 2D and 3D substrates

Electrospinning is a versatile technique for production of nanofibers. However, it lacks the precision and control necessary for fabrication of nanofiber-based devices. The positional control of the nanofiber placement can be dramatically improved using low-voltage near-field electrospinning (LV-NFES). LV-NFES allows nanofibers to be patterned on 2D and 3D substrates. However, use of NFES requires low working distance between the electrospinning nozzle and substrate, manual jet initiation, and precise substrate movement to control fiber deposition. Environmental factors such as humidity also need to be controlled. We developed a computer-controlled automation strategy for LV-NFES to improve performance and reliability. With this setup, the user is able to control the relevant sensor and actuator parameters through a custom graphic user interface application programmed on the C#.NET platform. The stage movement can be programmed as to achieve any desired nanofiber pattern and thickness. The nanofiber generation step is initiated through a software-controlled linear actuator. Parameter setting files can be saved into an Excel sheet and can be used subsequently in running multiple experiments. Each experiment is automatically video recorded and stamped with the pertinent real-time parameters. Humidity is controlled with ±3% accuracy through a feedback loop. Further improvements, such as real-time droplet size control for feed rate regulation are in progress.     

Gas sensing properties of a composite composed of electrospun poly(methyl methacrylate) nanofibers and in situ polymerized polyaniline

Poly(methyl methacrylate) (PMMA) nanofibers with different diameters were fabricated by electrospinning and their composites with polyaniline (PANI) were formed by virtue of in situ solution polymerization. The coaxial composite nanofibers so prepared were then transferred to the surface of a gold interdigitated electrode to construct a gas sensor. The structure and morphology of the PANI/PMMA composite fibers were characterized by UV–vis spectroscopy and scanning electron microscopy, which indicated that the coaxial nanofibres of PANI emeraldine salt and PMMA were successfully prepared. The electrical responses of the gas sensor based on the composite nanofibres towards triethylamine (TEA) vapors were investigated at room temperature. It was revealed that the sensor showed a sensing magnitude as high as 77 towards TEA vapor of 500 ppm. In addition, the responses were linear, reversible and reproducible towards TEA vapors ranging from 20 to 500 ppm. The diameters of the electrospun PMMA fibers had an effect on the sensing magnitude of the gas sensor, which is proposed to relate to the difference in the surface-to-volume ratio of the fibers. Furthermore, it was found that the concentration of doping acids only led to changes in resistance of the sensor, but could not affect its sensing characteristics. In contrast, the nature of the doping acids was determinative for the sensing magnitude of the sensor. The gas sensor with toluene sulfonic acid as the doping acid exhibited the highest sensing magnitude, which is explained by taking into account of the sensing mechanism and the interactions of doping acids with TEA vapor.     

电导法原油含水率测量传感器的模型优化与仿真

电导法原油含水率测量是基于阵列电极传感器的一种测量方法,电极系的结构与参数对传感器性能有着重要影响.拟研究电极系传感器结构的优化设计方法,在建立传感器电场分布理论模型的基础上,利用ANSYS有限元软件仿真电极系传感器不同参数下的电场分布,分析电极环宽度、激励电极对间距、测量电极间距等参数对传感器性能的影响.依据仿真结果,确定传感器的优化参数,并对传感器进行了灵敏度的模拟测试,测试结果显示:传感器灵敏度仿真结果与实际测试结果一致性较好;在高含水(大于85%)的油水两相流含水率测试精度可达3%.测试结果验证了传感器理论和仿真分析方法的有效性,为优化设计传感器提供一种有效的方法.     

基于可视传感阵列的NH_3快速检测方法

为实现环境中NH3污染物的快速、灵敏的检测,以卟啉及其衍生物和酸碱指示剂为敏感材料构建了一种6×6的可视传感阵列。用设计的可视传感阵列对4种不同体积分数NH3进行了检测,反应时间为2 min。实验结果显示:阵列对NH3的响应时间小于30 s,可以有效识别×10-9体积分数的NH3;对于不同体积分数的气体,其可视差图欧氏距离与体积分数存在线性关系,相关系数R2=0.996 2;SPSS聚类分析结果表明:阵列对4种不同体积分数NH3识别准确率达100%。本可视传感阵列可以快速、灵敏地检测NH3。     

基于RSSI混合滤波和最小二乘参数估计的测距算法

针对基于RSSI的无线传感器网络定位测距问题,在对数-常态分布模型下提出了一种混合滤波及最小二乘环境参数动态估计的测距算法。以锚节点作为参考节点,采用基于均值滤波、中值滤波和高斯滤波的混合滤波方法优化RSSI值,运用最小二乘法估计环境参数,再由盲节点与锚节点的RSSI混合滤波优化值计算二者之间的距离。仿真结果表明,混合滤波性能优于其它单一滤波方法,环境参数估计相对误差小于2.5%,空旷环境下100 m范围内测距相对误差小于10%,满足无线传感器网络定位测距要求。     

珊瑚状分级微纳米结构聚苯胺的制备、表征及其气敏性能研究

采用简单的阴离子表面活性剂诱导原位化学聚合法,以过硫酸铵(APS)为氧化剂,在十二烷基硫酸钠(SDS)的盐酸溶液中制得了珊瑚状聚苯胺( PANI)微纳米材料.对所制备的PANI分别采用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、场发射扫描电镜(FE-SEM)进行表征.实验结果表明加入SDS后,可以得到一种珊瑚状分级结构PANI微...     

MPSO-SVM的压力传感器的非线性校正研究

为了消除压力传感器受温度变化和电压波动的影响而产生的非线性特性,提出了改进粒子群优化支持向量机(MPSO-SVM)非线性校正,利用改进粒子群首先对支持向量机的参数进行搜索寻优,通过建立压力传感器输出特性与其实际电压值之间非线性映射关系的校正模型,再根据支持向量机具有逼近任意非线性函数的特点,实现压力传感器非线性校正。实验结果表明,压力传感器的最大相对波动从原来的22.2%降为0.12%,有效地消除了温度和电压波动的影响,此方法实现简单、成本低,具有实用价值。