April 27th, 2016
该协议描述了使用共振超声光谱 (RUS) 测量压电材料全套材料常数的温度依赖性的过程。
这种共振超声光谱方法的总体目标是仅使用一个样品测量压电材料的一整套材料常数及其温度依赖性。电气和电子工程师协会的压电标准中定义的阻抗方法需要 5 到 7 个不同几何形状的样品,以便测量压电材料的整套材料常数。共振超声光谱技术的主要优点是可以从一个样品中获得完整的张量特性,避免了样品间变化引起的不一致。
从这种方法获得的数据使人们能够模拟机电设备的性能,并使用更精细的元方法量化更高温度下的性能下降。首先,通过将棒和样品加热到约 4 摄氏度,使用非常薄的蜡层将矩形平行管粘合到 PZT-4 陶瓷样品上,并将其粘合到金属棒的底面上。冷却至室温后,将棒材紧装入外径较大的金属圆筒中,使圆筒底面与样品一起抛光,保证样品表面的平整度用自来水润湿有机玻璃板,并在湿润的表面撒上 6 微米的氧化铝粉末。
将粘附有样品的样品架放在有机玻璃板上,然后打圈将样品服务研磨平整。然后用自来水彻底清洗有机玻璃板和样品架。然后,将 3 微米氧化铝粉末撒在湿有机玻璃板上,然后重复研磨以使样品表面光滑。
用自来水将玻璃板和样品架清洗干净。将组件加热至约 60 摄氏度以熔化蜡,将样品从支架上提起。完成后,用丙酮去除样品表面残留的蜡。
将 15 兆赫兹纵波传感器和数字示波器连接到 pulcer 接收器。接下来,将传感器沿 X 方向放在样品表面,中间放置一些耦合润滑脂。按下数字示波器控制面板上的光标键。
然后,按下侧边菜单按钮 V bars,并旋转通用旋钮,将一行光标移动到第一个回声信号的最高峰。此时,按下 Select 键,然后旋转通用旋钮,将另一行光标移动到第二个回声信号中的相应峰值。读取屏幕上向上三角形标记位置的数值,即纵波脉冲沿 X 轴的往返飞行时间。
将阻抗分析仪连接到控制计算机,然后打开两者。然后,将样品插入连接到分析仪的夹具中,并将整个组件放入环境试验箱中。关闭环境试验箱后,按阻抗分析仪面板上的 Meas 键,然后选择 CP-D。
接下来,使用控制计算机将腔室设置为 20 摄氏度。打开电子表格软件并读取静电容量数据。然后,将结果保存到文件中。
在此之后,通过按阻抗分析仪面板上的向上键来更改腔室温度。在腔室温度稳定后,对每个温度增量重复上一步。此时,将样品放在共振超声光谱系统的发射和接收换能器之间,触点仅在样品的对角处。
双击 software file DRS.exe 运行动态谐振系统的控制界面。设置开始频率、停止频率和需要收集的数据点总数。在室温下测量此频率范围内样品的谐振频谱,并将频谱保存到文件中。
将样品放在炉中已有的发射和接收传感器之间,触点仅在样品的对角处。在此之后,运行共振超声光谱系统测量软件并测量样品的共振频率。然后,将结果保存到文件中。
以 5 摄氏度的温度步长提高样品的温度。重复上一步,直到达到所需的温度。对于 PZT-4 陶瓷样品,弹性常数 C11E、C33E 和 C44E 随温度的增加而增加。
而弹性常数 C12E 和 C13E 在 20 到 120 摄氏度范围内几乎不受温度的影响。另一方面,压电常数 E33、E31 和 E15 与温度密切相关。测得的辩证常数和根据该方法获得的全套材料常数计算的预测常数显示出极好的一致性。
使用一组公式计算的压电常数 D15 和 D33 与使用另一组公式计算的值也显示出良好的一致性。这些结果证实,为 PZT-4 陶瓷样品获得的全套材料常数在 20 至 120 摄氏度的温度范围内具有高度自洽性。这种 RUS 技术使我们能够以自洽性测量高温下的完整张量特性,这为器件仿真领域的研究人员探索预测机电器件真实性能的可能性铺平了道路,特别是预测运行期间加热器产生的性能下降。
观看此视频后,您应该对如何在高温下进行共振超声光谱测量有很好的了解。关键是在室温下获取一组可靠的常数,然后根据室温数据在高温下对完整的张量属性进行路由。
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该协议描述了一种使用共振超声波光谱(RUS)测量压电材料材料常数的温度依赖性的方法。这种技术允许从单个样品中获取完整的张量属性,从而减少变异性。
Accurate characterization of piezoelectric material constants and their temperature dependence is critical for predictive modeling of high-power electromechanical devices in biopharma instrumentation and analytical platforms. The resonant ultrasound spectroscopy (RUS) method enables acquisition of a full, self-consistent set of tensor properties from a single sample, reducing variability and supporting robust device simulation under operational stress. This capability enhances confidence in device reliability and performance forecasting across R&D and manufacturing environments.
The RUS method integrates at the interface of device material selection, simulation, and qualification, supporting workflows from early discovery through preclinical device validation.