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热透波材料技术研究进展
被引量:
9
1
作者
张大海
李仲平
范锦鹏
《中国材料进展》
CAS
CSCD
2012年第8期1-6,32,共7页
热透波材料技术是高超声速飞行器实现通讯与精确导航的关键技术,文章从热透波材料体系、热透波材料热电行为和高温电性能测试技术等方面对热透波材料及其相关技术的发展现状进行了简要介绍。在材料体系方面,石英陶瓷及二氧化硅基复合材...
热透波材料技术是高超声速飞行器实现通讯与精确导航的关键技术,文章从热透波材料体系、热透波材料热电行为和高温电性能测试技术等方面对热透波材料及其相关技术的发展现状进行了简要介绍。在材料体系方面,石英陶瓷及二氧化硅基复合材料是目前应用的主要材料品种,多孔氮化物陶瓷及陶瓷基复合材料是未来发展的重要方向。在热电行为研究方面,对典型氧化物、氮化物、氮氧化物材料热电行为规律及杂质离子对材料热电行为的影响等方面的研究获得重要进展,并获得试验验证。在高温电性能测试方面,近年来突破了1 600℃高温宽频测试关键技术,并获得了氧化硅熔融态介电性能实测数据,国外和国内已实现8 MW/m2热透波实时测试。
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关键词
热透波材料
热
电行为
高温电性能测试
介电常数
介电损耗
热
透
波
行为
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职称材料
氮化硅微波高温介电函数深度学习分子动力学模拟
被引量:
2
2
作者
李志强
谭晓瑜
+2 位作者
段忻磊
张敬义
杨家跃
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第24期399-407,共9页
氮化硅(β-Si_(3)N_(4))是当下最具应用前景的热透波材料,其基础物性高温介电函数的精准测量对加快氮化硅基热透波材料的设计,解决高超声速飞行器“黑障”问题具有重要意义.本文以第一性原理数据为基本输入,基于深度神经网络训练得到深...
氮化硅(β-Si_(3)N_(4))是当下最具应用前景的热透波材料,其基础物性高温介电函数的精准测量对加快氮化硅基热透波材料的设计,解决高超声速飞行器“黑障”问题具有重要意义.本文以第一性原理数据为基本输入,基于深度神经网络训练得到深度学习势,然后运用深度学习分子动力学方法计算了氮化硅高温微波介电函数.与传统经验势相比,深度学习势的计算结果与实验结果在数量级上保持一致;同时发现,深度学习分子动力学在计算速度方面表现优异.此外,建立了氮化硅弛豫时间温度依变性的物理模型,揭示了弛豫时间温度依变性规律.本研究通过实现大规模高精度的分子动力学模拟计算了氮化硅高温微波介电函数,为推动氮化硅基材料在高温热透波领域的应用提供了基础数据支撑.
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关键词
热透波材料
介电函数
高温
深度学习势
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职称材料
题名
热透波材料技术研究进展
被引量:
9
1
作者
张大海
李仲平
范锦鹏
机构
航天材料及工艺研究所先进功能复合材料科技重点实验室
出处
《中国材料进展》
CAS
CSCD
2012年第8期1-6,32,共7页
文摘
热透波材料技术是高超声速飞行器实现通讯与精确导航的关键技术,文章从热透波材料体系、热透波材料热电行为和高温电性能测试技术等方面对热透波材料及其相关技术的发展现状进行了简要介绍。在材料体系方面,石英陶瓷及二氧化硅基复合材料是目前应用的主要材料品种,多孔氮化物陶瓷及陶瓷基复合材料是未来发展的重要方向。在热电行为研究方面,对典型氧化物、氮化物、氮氧化物材料热电行为规律及杂质离子对材料热电行为的影响等方面的研究获得重要进展,并获得试验验证。在高温电性能测试方面,近年来突破了1 600℃高温宽频测试关键技术,并获得了氧化硅熔融态介电性能实测数据,国外和国内已实现8 MW/m2热透波实时测试。
关键词
热透波材料
热
电行为
高温电性能测试
介电常数
介电损耗
热
透
波
行为
Keywords
high temperature wave-transparent materials
high temperature dielectric properties
high temperature dielectric parameters measurement
dielectric constant
dielectric loss
high temperature wave-transparent behavior
分类号
TB332 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
氮化硅微波高温介电函数深度学习分子动力学模拟
被引量:
2
2
作者
李志强
谭晓瑜
段忻磊
张敬义
杨家跃
机构
山东大学前沿交叉科学青岛研究院
山东大学能源与动力工程学院
航天材料及工艺研究所
出处
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第24期399-407,共9页
文摘
氮化硅(β-Si_(3)N_(4))是当下最具应用前景的热透波材料,其基础物性高温介电函数的精准测量对加快氮化硅基热透波材料的设计,解决高超声速飞行器“黑障”问题具有重要意义.本文以第一性原理数据为基本输入,基于深度神经网络训练得到深度学习势,然后运用深度学习分子动力学方法计算了氮化硅高温微波介电函数.与传统经验势相比,深度学习势的计算结果与实验结果在数量级上保持一致;同时发现,深度学习分子动力学在计算速度方面表现优异.此外,建立了氮化硅弛豫时间温度依变性的物理模型,揭示了弛豫时间温度依变性规律.本研究通过实现大规模高精度的分子动力学模拟计算了氮化硅高温微波介电函数,为推动氮化硅基材料在高温热透波领域的应用提供了基础数据支撑.
关键词
热透波材料
介电函数
高温
深度学习势
Keywords
thermal wave-transparent material
dielectric function
high temperature
deep learning potential
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O561 [理学—原子与分子物理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
热透波材料技术研究进展
张大海
李仲平
范锦鹏
《中国材料进展》
CAS
CSCD
2012
9
下载PDF
职称材料
2
氮化硅微波高温介电函数深度学习分子动力学模拟
李志强
谭晓瑜
段忻磊
张敬义
杨家跃
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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