微纳米马达聚集的驱动方式以及应用研究现状

简单阐述了微纳米马达及相关领域的发展历程,详细介绍了在微纳米马达驱动技术的基础上调控微纳米马达发生聚集,重点阐述了通过化学驱动和物理驱动等一系列驱动方式使微纳米马达之间相互发生作用、产生运动并在可控的情况下表现出的聚集行为。从聚集现象能有效提升微纳米马达执行任务的效率、增强完成复杂任务能力的角度出发,归纳了通过化学能、声能、磁能、电能、光能来驱动微纳米马达进而实现聚集的研究成果,总结了近年来微纳米马达在聚集领域的研究进展,以及在生物医学中对相关疾病治疗的成功应用。最后,对微纳米马达聚集现象的未来发展方向与面临的挑战进行了展望。     

掺杂改善SnO_2甲醛气敏元件灵敏度特性的研究

用纳米SnO2制作了旁热式气敏元件。用掺杂方法提高SnO2甲醛气敏元件的灵敏度,掺杂剂包括Pd,Sb,Ti,Zr,Cu,Ag,Mn等。在SnO2气敏元件中分别掺杂质量分数2%Pd和2%Zr对提高元件灵敏度有显著效果。未掺杂SnO2、掺杂质量分数2%Pd和2%Zr的气敏元件对体积分数为5×10-5甲醛的灵敏度分别为1.33,2.38,2.08,但是掺杂在改善元件对乙醇的选择性方面作用不大。分析了掺杂改善SnO2气敏元件灵敏度的原理,当SnO2表面吸附还原性气体时,吸附气体提供电子,使半导体表层的导电电子数增加,引起电导率增加、电阻下降。吸附气体浓度越高,电阻率变化越大,元件灵敏度越大。     

纳米钛酸锶钡湿敏元件性能研究

用纳米钛酸锶钡(Ba1-xSrxTiO3)制成电阻式湿敏元件.测量了不同锶含量元件的感湿特性及介电特性.结果表明,锶含量对元件灵敏度、湿滞、响应-恢复时间等特性影响较小,而对元件的感湿范围以及电容、频率、复阻抗、介电损耗等特性有不同程度的影响.分析了元件的感湿机理.     

铁酸镧与高分子复合材料湿敏元件特性分析

采用纳米铁酸镧与高分子复合材料制成湿敏元件。研究了复合材料和湿敏元件的制作,测试讨论了灵敏度、湿滞、电容特性、阻抗特性、响应 恢复时间等湿度敏感特性。结果表明:元件的灵敏度较高、湿滞较小,元件的电容值和阻抗值随频率与相对湿度而变化。     

纳米钛酸钡及其复合湿敏材料的IR与XPS谱分析

由纳米钛酸钡与高分子季胺盐型丙烯酸树脂（RMX）构成的复合材料的湿敏性能优于纳米钛酸钡，对纳米钛酸钡及其复合湿敏材料的红外光谱（IR）与光电子能谱（XPS）进行了分析和比较，复合材料的IR谱基本是钛酸钡和RMX的IR谱的结合。在XPS谱中，两类湿敏材料的O(ls）峰都是由晶格氧O1和吸附氧Oa两峰构成，复合材料的Oa/O1比大于纳米钛酸钡，在O(1s），Ba(3d）和Ti(2p）谱中，复合材料的主峰同纳米钛酸钡相比，向低结合能方向移动0.3-0.6eV，这是因为复合材料中纳米与有机材料边界区域的晶格结构产生畸变，使其结合能略有减弱。     

近1.3μm室温连续工作的InP/In_xGa_(1-x)P_y As_(1-y)双异质结激光器

用液相外延法制备了～1.3μm波长的InP/In_xGa_(1-x)P_yAs_(1-y)双异质结激光二极管。室温脉冲阈电流密度最低是j_(th)≈1800A/cm~2;室温直流工作阈值电流I_(th)=300mA,阈电流密度j_(th)=3600A/cm~2。制备的二极管是单台型和电极条形两种结构。     

MWCNTs掺杂的PANI纳米复合材料的制备及敏感特性的研究

采用质子酸化学聚合法,以苯胺(An)为单体,过硫酸铵(APS)为氧化剂,在盐酸(HCl)溶液中,0℃水浴中合成了0.02%(质量分数)碳纳米管(MWCNTs)掺杂的聚苯胺(PANI)。同样方法制备了PANI和0.05%(质量分数)MWCNTs掺杂的PANI,分别通过X射线衍射仪(XRD)、红外光谱仪(FTIR)和场发射扫描电镜(SEM)对其结构和形貌进行了表征,并制成了PANI及MWCNTs掺杂的PANI气敏元件。在室温下,对浓度范围(0.1~1.5)×10-4的氨气进行了气敏测试,测试结果表明,基于PANI,0.02%(质量分数)和0.05%(质量分数)MWCNTs掺杂的PANI气敏元件对氨气响应均呈线性关系。0.02%(质量分数)MWCNTs掺杂的PANI气敏元件对氨气的响应灵敏度最大,在氨气浓度为1.5×10-4时响应达到27.67;氨气浓度为1.0×10-5时响应为1.95,且元件具有良好的稳定性。最后,简要分析了MWCNTs掺杂的PANI气敏元件对氨气的敏感机理。     

气敏元件自动测试系统的设计

介绍了一套气敏元件自动测试系统的设计方案,该系统能够自动控制气敏元件的工作温度、时间及测试气体的流量和浓度,能够自动采集气敏元件的动态响应,并通过测试系统软件实现数据处理与图像分析.改善了系统在数据采集与图像处理方面的不足.     

神经网络在SnO_2气敏元件浓度测量中的应用

气体传感器属于传感器技术领域,在传感器行业中占有重要的地位.然而气体传感器阵列的交叉敏感性严重影响气体传感器对混合气体的测量.基于Matlab平台的神经网络工具箱,分别构建BP神经网络和RBF(径向基)神经网络,对由涂敷不同敏感材料的声表面波振荡器组成的阵列在4种混合气体灵敏度响应数据进行定量识别研究,结果表明RBF神经网络在气体定量识别方面更具优势.