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皮肤是人类感知外界信息的重要器官,人类通过皮肤产生的触觉感来判定环境变化,从而做出相应的反应。该文以聚偏二氟乙烯(PVDF)为主材料,设计制备了液体芯PVDF压电纤维、电子皮肤柔性触觉传感器。为了测试该电子皮肤的触觉传感性能,实验以推力计施加压力,使压电纤维发生形变,则电荷改变。通过机器学习误差逆向传播(BP)神经网络算法、分类学习对数据训练,即可通过6根纤维的信号大小来判断压力的大小及位置。其中BP神经网络的回归分析图中回归系数(R)值为0.87,分类学习中接受者操作特征曲线(ROC)下的面积(AUC)为1。结果表明该电子皮肤灵敏度高,对于力的捕捉精确。 相似文献
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分析了聚偏二氟乙烯(PVDF)制作的具有触觉、滑觉、温觉的仿生皮肤传感器的结构,研究其压电特性,建立仿生皮肤的分析模型。 相似文献
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聚偏氟乙烯压电膜在医疗仪器中的应用 总被引:5,自引:1,他引:4
聚偏氟乙烯压电材料是近年来应用十分广泛的换能材料,可应用于电声器材,医疗仪器,机器人用传感器,超声波的发生与检测等领域,本文介绍了聚偏氟乙烯压电膜在医疗仪器领域中应用的最新进展,并列举了实例。 相似文献
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PVDF传感器在液体压力激波测试中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对液体压力激波具有高温、高压和高应变的特点,研制了一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜的液体压力激波传感器,并通过霍普金斯(Hopkinson)压杆对压电传感器的压电系数进行了精确标定,在此基础上构建了液体压力激波测试系统.在小压力幅值下,与水听器进行了对比测试试验,测试结果具有很高的吻合性,在满量程(0.1~1.0 MPa)内,与水听器偏差在5%范围内;大压力幅值下,通过对单元和多阵元液体压力激波发生器系统的测试,掌握了激励电压、脉冲频率、阵元个数等对激波的影响规律,为液体压力激波加工系统的改进和工程应用提供了试验依据. 相似文献
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感知器官对于许多动物必不可少,尤其是生活在水下的生物。该文以聚偏二氟乙烯(PVDF)为材料,模仿水生动物海豹的触须设计制备了一种表面四电极PVDF压电纤维仿生柔性传感器。利用激振源测试所制备的传感器性能,包括输出不同的波形测试对不同激励的感知,对水动力的感知及对水下运动物体方向的感知。实验结果表明,该传感器对不同激励的感知性能很好,速度检测极限可达0.15 mm/s,且有良好的方向性检测能力,对水下情况感知的应用前景广。 相似文献
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自行搭建了静电纺丝平台,制备了锆钛酸铅陶瓷粉末与聚(偏氟乙烯-三氟乙烯)复合材料纳米纤维膜。使用扫描电子显微镜观测了纳米纤维膜的表面形貌特征,使用X线衍射检测了纳米纤维膜中聚偏氟乙烯三氟乙烯的β相。探究了锆钛酸铅陶瓷质量分数对纳米纤维直径的影响和对其内聚偏氟乙烯三氟乙烯的β相影响。实验结果表明,使用静电纺丝法制备锆钛酸铅陶瓷粉末与聚偏氟乙烯三氟乙烯复合材料膜时,考虑到纳米纤维的形貌质量与纺丝过程的难易度,合适的锆钛酸铅陶瓷粉末质量分数应为4%。 相似文献
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对聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜的工作原理及其在传感器领域的优势进行了简单阐述,重点从PVDF材料的压电性能和介电性能的改进方向进行了分析,主要包括材料掺杂和工艺优化。总结和分析了国内外研究中PVDF掺杂无机压电材料、金属及其氧化物、碳基材料来改善薄膜性能的工作原理和优势,并对工艺研究中的静电纺丝技术、电流体动力拉拔技术、挤压铸造工艺进行了简单评述。总结了近年来PVDF压电复合材料在传感器领域的研究进展,及其在可穿戴设备、声波传感器和人机交互等领域的应用,最后对PVDF材料的发展方向进行了总结和展望。 相似文献
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聚偏氟乙烯有机压电薄膜超声换能器及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本丈描述了聚偏氟乙烯(PVDF)有机压电薄膜超声换能器的结构设计、工艺要点、性能测试和有效的应用。 测试结果指出,PVDF超声换能器具有良好的宽带特性以及在直到10MHz频率范围的平坦的频率响应。 实验证明,利用铜背衬结构可以提高薄膜换能器的发射灵敏度和接收灵敏度。 若干应用预示,PVDF压电薄膜超声换能器在超声无损检测、超声成像和超声诊断等诸多应用领域有着广阔的前景。 相似文献
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本文利用爆炸激波管研完了厚度为110μm的聚偏氟乙烯(PVF_2)在动载荷作用下的压电特性。采用石英传感器技术确定加载压力。研究表明,这种PVF_2具有压电特性强,重复性好的优点,它可以制成激波管实验研究所用的压力传感器。研究还表明,PVF_2的压电灵敏度与PVF_2的厚度近似成线性关系。 相似文献
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为模拟人类触觉感知功能,实现智能触觉,研制了一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜的多信息触觉检测系统,初步实现了对物体表面柔软度、黏性、纹理粗糙度、纹理规律性、热度5种维度信息的检测识别。该触觉检测系统利用凸点型压电薄膜传感器获取物体表面信息,上位机对采样信号进行数字滤波、特征提取及特征分类,最终得到物体表面特性信息,并绘出物体表面特性五感图。其中纹理粗糙度采用主频率识别方法,利用傅里叶变换(FFT)进行特征提取。实验结果表明,该系统能够有效区分被测物体表面信息。 相似文献