烧成及热处理工艺对钛酸锶铅基热敏材料性能及显微结构的影响

研究了烧成及热处理工艺对钛酸锶铅基热敏材料的阻温特性及显微结构的影响。通过扫描电镜（ＳＥＭ）和能量分散仪（ＥＤＡＸ）分析了材料的显微结构及不同形貌晶粒的成份。通过对组成、烧成及热处理工艺的控制，可得到具有Ｖ型ＰＴＣＲ特性的热敏材料。     

衬底对PZT铁电薄膜显微结构的影响

利用ＸＲＤ和ＳＥＭ观察了在不同衬底材料上用Ｓｏ１－Ｇｅｌ法制备的ＰＺＴ铁电陶瓷薄膜的显微结构。发现ＰＺＴ薄膜的结晶性能受衬底材料的影响极大。ＰＺＴ薄膜在金属铂片上能够很好地结晶，而在单晶硅片上则很难结晶，其在镀铂硅片上的结晶难易程度介于金属铂片与单晶硅片之间。在衬底上制备ＰＴ过渡层可以促进ＰＺＴ薄膜的结晶。     

双迭片弯曲压电陶瓷换能器及振动模态分析测量

介绍了双迭片弯曲压电陶瓷换能器的制作及边缘固定金属压电陶瓷双迭片弯曲振动，并利用有限元分析了换能器的谐振模式，采用激光多普勒干涉仪对换能器的谐振特性以及振动速度和位移分布进行了测量和分析，结果表明：换能器空载性能良好，通过有限元分析与先进测量手段的结合，能够对换能器器件的制作与分析进行指导。     

压电陶瓷的Nd:YAG准脉冲激光打孔研究

由于陶瓷材料硬而脆的特笥使其难以加工，对于形状复杂的陶瓷聚合物复合材料更是如此。根据3-1压电复合材料的结构特征和激光加工的特点，文章以声光调QNd:YAG准脉冲激光器为工具研究了两种压电陶瓷钻孔的最佳条件及激光器参数对孔结构的影响，提出了一种简便的制备3-1压电复合材料的方法。实验表明，孔尺寸主要由激光功率决定，而孔的截面形状主要由光束入焦情况决定。通过调节激光参数，易制得直径φ0.15mm，长径比大于10的微孔。     

举办“陶瓷材料结构与性能”讨论班

中国硅酸盐学会特陶专业委员会委托清华大学化工系无机非金属材料专业主办的第二期“陶瓷材料结构与性能”讨论班于1984年7月25至8月24日在清华大学校内举办。参加这期讨论班的有来自全国51个单位从事特种陶瓷生产,科研和教学的技术人员共86人。     

NiCuZn铁氧体和银内电极的共烧行为

NiCuZn铁氧体正作为磁介质广泛地应用于低烧多层片式电感，因此有必要对其与银内电极的共烧行为进行研究。该文主要介绍NiCuZn铁氧体／银内电极多层复合体共烧过程中的烧结收缩、界面反应、扩散对介质性能的影响。尖晶石结构中存在相当数量的空位，这为银离子提供了一定的溶解度，因此在共烧过程中银对铁氧体的相组成影响较小。银对铁氧体性能的影响体现在两个方面。一方面是由于银具有相对低的烧结温度，从而在烧结过程中起到助烧剂的作用，促进致密化过程，提高烧结体的密度和磁导率；另一方面，银促使铁氧体中的铜在晶界处析出，导致晶界处应力，使磁导率降低，晶粒生长也被一定程度地抑制。     

低温烧结Zn(Nb0.9V0.1)2O6微波介质陶瓷的结构与性能

对低温烧结Zn(Nb0.9V0.1)2O6微波介质陶瓷进行了研究,讨论了V离子取代Nb离子进入铌酸锌晶格后对材料结构与微波性能的影响以及V5+取代后材料结构与性能之间的关系.实验结果表明少量V5+取代Nb5+后材料的烧结温度可从未取代时的1150℃显著降至取代后的950℃;V离子进入铌酸锌晶格,材料晶体结构仍为铌铁矿结构;低温烧结后ZnNb0.9(V0.1)2O6微波介质材料具有圆柱状微结构和部分玻璃相物质;Zn(Nb0.9V0.1)2O6微波介质材料950℃烧结后具有最佳微波介电性能(介电常数为25,Q×f值为29 500GHz,谐振频率温度系数为-44×10-6/℃).     

B2O3蒸汽掺杂的中低温烧结Y-BaTiO3及其PTCR特性研究

通过B₂O₃蒸汽掺杂,Y-BaTiO₃陶瓷的烧结温度大幅度降低。B₂O₃蒸汽掺杂后的样品,室温电阻率下降,升阻比提高,通过对氧化硼蒸汽掺杂样品的XRD分析研究表明,硼间隙可以在钛酸钡晶格中存在,硼间隙和/或相关缺陷络合物可以形成电子捕获中心,从而提高PTCR效应。     

利用浆料直写无模成型技术制备自支撑TiO2光降解器件

介绍了一种基于光敏特性陶瓷浆料的浆料直写无模三维成型技术制备的线条直径为270μm的TiO2木堆结构光降解器件.对光敏浆料的配制方法、浆料直写无模成型的工艺原理进行了研究;利用TEM和XRD表征光敏浆料中TiO2粉体的形貌和物相;对器件的光降解性能进行了分析与测试;利用光学显微镜和SEM对成型后的样品结构、尺寸及表面微观形貌进行了分析,并基于此分析给出了这种器件高催化效率的原因.实验结果显示,该器件具有完整的三维木堆结构,表面粗糙多孔,极大地增加了光催化的作用面积,从而使其具有较高的光降解效率.在紫外光照射10min后,初始浓度为4mg/L的亚甲基蓝溶液降解率达到76%,紫外光照射20min后,亚甲基蓝溶液降解率可达91%.     

人工神经网络在优化BaTiO3陶瓷配方研究中的应用

首次将人工神经网络技术用于介电陶瓷的配方性能分析。以BaTiO3为研究对象选取了几种掺杂剂，在均匀实验设计的基础上，用BP人工神经网络对所得实验结果进行了分析，建立了相应配方的数学模型并将其与多重非线性回归模型的结果进行了比较。通过对人工神经网络配方数学模型的二次分析，得到了比多重非线形回归模型更加丰富的配方信息和内在规律，并且用图形化方式直观地表达了出来。在进一步对配方结果的优化和验证的基础上发现实验结果能够较好地符合理论预测，说明人工神经网络对于获得多性能指标要求介电陶瓷的最优化配方具有较好的指导作用。