一种半导体压力传感器

根据有限元工具ANSYS的分析结果,设计了一种半导体压阻式压力传感器——绝缘体上硅(SOI)压力传感器,并完成了制作.测试表明,除具有良好的静态特性之外,与同类压力传感器相比,SOI压力传感器的工作温区宽,最高工作温度可达220℃;稳定性高,30d内的零点漂移小于0.2%;温度特性好,灵敏度温度系数约为-5.1×10-4/℃.此外传感器的结构简单,采用半导体集成电路平面工艺结合微机械加工技术制作,易于实现批量生产,有广阔的应用前景.     

非晶软磁合金在传感器中的应用

研究了传感器敏感元件的高磁致伸缩Fe基，零磁致伸缩Co基非晶带和非晶丝的微压力探测性能，磁场与位移探测性能，Wiegand型尖锐脉冲电压性能，Fe基非晶带环形铁芯具有良好的线性度，灵敏度高达2．7V。／N，Co基非晶带磁场及位移探测元件灵敏度为14mV/A，m^-1，位移探测灵敏度达30mV/mm，线性探测范围达100mm左右。     

测量压电式微压传感器灵敏度的新方法

研制了一套压电微压传感器的性能测量系统,它采用均匀声腔硅油介质中传播的声波作为压力源,标准传感器和被测传感器同时接收波动声压,比较两传感器的输出,测定被测传感器的灵敏度及频响。实验测试了3只压电式微压传感器,结果表明:传感器的灵敏度平均为3.0mV/Pa,工作频率为20~2 000Hz,灵敏度随频率波动小于0.5mV/Pa,灵敏度重复偏差小于0.24mV/Pa。     

一种耐高温、耐恶劣环境大压力传感器的设计

为了解决高温恶劣环境下压力测量问题,设计了一种大压力、高过载、耐高温、耐恶劣环境的小体积压差传感器。通过有限元分析对传感器绝缘体上硅(silicon on insulator,SOI)压力敏感膜片结构进行优化设计,使其能够满足恶劣环境的使用要求。通过试验证明这种压差传感器具有良好的耐高温、耐恶劣环境的特性。     

多晶硅压力传感器

研制一种多晶硅压力传感器．它采用一氧化硅介质膜隔离代替ｐ－ｎ结隔离，提高了工作温度；通过控制掺杂浓度，改善了温度特性．实验表明，该传感器灵敏度高，工作温限高，温度漂移小．     

新型多晶硅压力传感器

论述了一种新型多晶压力传感器。它采用矩形双岛硅膜结构，多晶硅作应变电阻，二氧化硅介质膜作隔离，用集成电路工艺和微机械加工技术制作 ，因而，传感器具有灵敏度高和高等特点，利用有限元法对双岛结构的应力分布进行了模拟计算，实验结果与理论分析一致。     

倒杯式耐高温高频响压阻式压力传感器

采用微型机械电子系统(MEMS)技术制作出了高精度、高灵敏度的硅隔离(SOI)倒杯式耐高温压阻力敏芯片,利用静电键合工艺将力敏芯片封装到玻璃环上,再通过玻璃浆料烧结工艺或高温胶黏剂将玻璃环装配到齐平式机械结构上,从而避免了管腔效应的影响,实现了耐高温高频响压阻式压力传感器的基本制作.通过有限元仿真和实验,分析了安装预紧力对传感器性能的影响,由传感器静态和动态实验得到传感器的精确度为±0.114%FS,动态响应频率为694.4 kHz,均满足火工品爆破测试等高温高频动态压力测试的要求.     

铋层状与铌酸锂复合压电陶瓷传感器的温度特性

铋层状结构铁电体具有良好的机械性能和较高的居里温度Tc,因而被广泛用作高温传感器的敏感器件.高温压电传感器在核能、燃气轮机、航空、舰船发动机以及需要测量高温振动和压力的场合有着极大需求,但目前国内外用于这些领域的基于铋层状压电传感器在高温时的灵敏度与常温时比较,漂移率达到10%~20%,无法满足满温度范围内(-50~450℃)传感器的灵敏度温漂的要求(≤±5%).因此,本文研究了一种铋层状与铌酸锂复合的压电陶瓷传感器,进行了传感器温度特性理论分析,建立了相应数学模型,并进行实验验证.测试结果表明,这种新型复合式压电陶瓷传感器满温度量程灵敏度漂移小于±3%,具有优异的温度特性,无需采用软件修正测量偏差,能满足美国航空无线电技术委员会(RTCA)制定的DO160要求,可直接用于高温环境的温度精密测量.     

基于PVDF压电材料的压力传感器设计

设计一种基于有机聚偏二氟乙烯(PVDF)压电材料的压力传感器, 其结构包括探头、 电荷放大电路、   滤波电路和电压放大电路. 压力将触头移动, 使振动的弹性铁片产生形变,  通过弹性铁片上PVDF材料的电压信号变化可实现对压力的测量. 该传感器灵敏度为61.22 mV/N, 可应用于多种压力的测量.     

基于SOI的可变电容的特性分析

提出了一种利用二维器件与电路模拟器ISE中的AC分析提取可变电容主要参数的方法,利用它对一种基于SOI的三端可变电容(栅控二极管)进行了模拟研究,并分析了几个主要结构参数对SOI变容管性能的影响.结果显示,栅氧厚度、硅膜掺杂、硅膜厚度等结构参数会对SOI变容管的调节范围和灵敏度有直接影响.在模拟中,还观察到了当栅氧厚度很薄时,多晶硅栅耗尽导致的可调电容的变化范围不规则变化的现象.该研究结果可为SOI可变电容的进一步实验设计和优化以及建模工作提供指导方向和依据.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

论企业负债经营及其相关问题分析

在目前企业普遍存在着自有资金短缺的情况下，负债经营已成为必要途径。负债经营可以提高企业的市场竞争能力，扩大生产规模，减少货币贬值的损失，降低综合资金成本；同时，负债经营也增加了企业的财务风险，企业要优化资本结构，保持适度的资产负债率，制定出最佳的负债财务计划。     

Research on Telecommunication Based on JAVA

This paper discusses how a network communication isimplemented on the basis of java language under pro-gramming interface of network operating system whichrealizes TCP/IP network protocol.The design and appli-cation of java is successfully combined with Internet.In-ternet protocols such as Telnet,FTP,WWW etc.are sup-ported by Java with network classes in which there arevarious methods.While these methods are called fiexible,a telecommunication is implemented.Furthermore,us-ing telnet protocol for the network communication is alsodiscussed in this paper.     

月季的系统分类研究

本文论述了月季的形态习性、栽培技术，重点对月季的系统分类作了进一步的探讨。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。