在瞬态自动测量仪上用脉冲法测量材料的热物理系数

简述了热物理性质瞬态自动测量仪的结构和原理，应用该仪器采用脉冲法测量了材料的热扩散系数和热导率。     

热波理论的应用--良导热体热导率的动态法测量

介绍了根据热波理论用动态法测量导体热导率的实验．其特点是当热量在样品中传播时,样品中各点的温度不像稳态法那样必须保持恒定．只要给定适当边界条件,样品上各点温度均可随时间作简谐变化,利用这种变化可计算出样品材料的热导率。     

双波长飞秒激光抽运-探测法测量纳米薄膜及界面热物性

建立了用来研究时间空间微尺度传热现象的双波长飞秒激光抽运-探测热反射系统,与常规的单波长飞秒激光抽运探测系统相比,双波长的光路设计方案可以大幅提高信噪比,并使共线的聚焦光路更易实现,从而提高测量的准确度。建立了与实验测量过程相应的多层膜热传导模型,并实现了多参数拟合,可用于对体材料或薄膜材料的热导率以及界面热导的准确测量。本文采用这种先进的测量方法测量了SiO₂纳米薄膜的热导率及其与Si之间的界面热导。     

原位测量固体材料热导率的改进热探针方法

热导率是一个重要的热特性参数,它的测量方法包括稳态法和瞬态法。然而,各测量方法由于接触界面均存在非完美热接触,导致接触热阻无法忽略,进而降低热导率测量的准确性。于是,本研究提出了一种改进的热探针方法,即原位浇筑单针法,来降低接触热阻的影响。同时我们还采用了另外四种常用的热导率测量方法测量六种材料的热导率。并且,为了研究接触热阻对热导率测量的影响,我们采用了涂抹导热硅脂的双针法和单针法测量材料热导率。研究表明,原位浇筑单针法的测量结果与其它四种方法热导率的测量结果相一致,并且,原位浇筑单针法可以有效地减少接触热阻,从而提高热导率测量的准确度。     

热波法测良导体热导率实验中高频热波影响的分析与消除

在热波法测良导体热导率的实验中,由于高频热波的影响,使实验结果产生很大的误差.现提出一种可有效解决高频热波造成误差的方法,即利用计算机数字滤波滤去高频波,提取基波,从而提高了实验精度.     

应用脉冲加热/探测扫描技术进行表面下微尺度热结构探测过程的仿真

提出脉冲加热/探测扫描技术进行微尺度表面下热结构测量原理。通过对于复合材质试样表面受到脉冲热流作用时的瞬态热传导问题进行数值解析,得到各被扫描点的温度响应,根据对温度响应的数据处理结果给出热对比度的定义方式,进行扫描过程的仿真。根据仿真结果讨论分布状态,复合物深度,复合物与母材的物性比对于测量结果的影响。     

HL－1装置热脉冲传播的傅里叶分析

本文采用一种新提出的数值方法［１］，即傅里叶变换分析法，研究了ＨＬ－１装置中用软Ｘ射线测量得到的锯齿振荡诱导的热脉冲传播行为。此方法不仅可以计算扰动调制的热传导系数，而且可以分析各次谐波的幅值和相位随频率及空间的演变，并与热脉冲峰值时间延迟分析法进行了比较，两者推算的热传导系数符合较好。所得结果和稳态能量平衡方法的推测值也为同一量级。在相似条件下，氘放电的热传导系数比氢小，即同位素效应能改善约束。大量运算结果表明，傅里叶分析法和峰值时间延迟分析法都可用于ＨＬ－１装置热脉冲传播的常规数值分析，并可应用于ＨＬ－１Ｍ的数据处理。     

瞬态法测热导率

一、引言在普物实验中,热导率的测量通常都采用稳态法。该方法测量时间长,且不容易控制稳定。而瞬态法相对于稳态法,其测量时间短,散热损失小,且容易操作。下面介绍一个通过非平衡的瞬态测量方法测量良导体热导率的实验。二、原理在一处于平衡状态的细长棒状样品一端通以短时热脉冲,样品内任一点的温度随时间变化曲线与样品的热导率有关,通过测定该曲线便可确定样品的热导率。在t=0时,细长棒状良导体,处于平衡状态,在一端受一短时热脉冲。棒内距加热端距离为x处,温度随时间的变化如图1所示。从图中读出两对应温度相等的时刻t_1     

HL—1装置热脉冲传播的傅里叶分析

本文采用一种新提出的数值方法，即傅里叶变换分析法，研究了ＨＬ－１装置中用软Ｘ射线测量得到的锯齿振荡诱导的热脉冲传播行为。此方法不仅可以计算扰动调制的热传系数，而且可以分析各次谐波的幅值和相应随频率及空间的演变，并与热脉冲峰值时间延迟分析法进行了比较，两者推算的热传导系数符合较好。     

存在热耗散时动态法测良导体热导率的研究

通过分析热波传输过程中产生的谐波的振幅谱和相位谱,测量了存在热耗散情况铜棒的热导率.该方法可以简化实验装置,消除谐波引起的系统误差,实验中热对流和热辐射对测量结果的影响可以忽略.     

微尺度薄膜热导率测试技术

随着器件尺寸进入到微／纳米尺度，其热物性与体材料相比有了很大差别。在器件热性能和可靠性研究过程中，对热导率的测量成为了关键技术之一。本文概述了SiO2、SiNx、金刚石等薄膜在微小型器件中的用途及其热导率测试技术的发展，并进一步总结了用于薄膜热导率测量的常用方法。     

氧掺杂La2CuO4的热导

实验研究了氧掺杂的La2CuO4样品从330K经过慢速冷却和快速冷却后其热导率随温度的变化关系,测量温区为77－300K,在120K以下,两种情况下测得的热导率都随温度的升高而降低。热导率值相同,在120K附近达到极小,120K以上热导率随温度的升高而升高。但经过慢速冷却过程测得的热导值明显低于经过快速冷却过程测得的热导值,分析认为这与两种情况下样品中不同的无序磁散射有关。     

利用薄膜量热计测量高功率Z箍缩软X射线总能量

 介绍一种采用脉冲恒压电源驱动的镍薄膜量热计，研制了测量系统和镍薄膜探测器，对探测器的电阻 温度特性进行了实验标定，该量热计已成功应用于测量“强光一号”加速器高功率Z箍缩等离子体软X射线总能量，分析了测量不确定度。     

扫描热显微镜测量机理的研究

从理论上分析了扫描热显微镜的传热过程和测量原理,建立了两种工作模式下的热阻网络模型,并对热阻网络中各热阻进行了具体分析,得出了样品本身热阻的表达式;用多种参考材料样品进行了系列实验,结果表明仪器的输出信号与热导率的倒数成线性关系,对理论分析作出了部分验证,为亚微米尺度的热导率测试打下了基础。     

一种测量生物组织热导率的新方法

采用脉冲衰减法可以测量生物组织热导率。但是,Chen等人提出的脉冲衰减法采用了“点热源”假设,而实际测量时,探头有一定的几何尺寸,由此造成了测量时的模型误差。本文采用数值实验的方法对这一误差及其影响因素进行了分析。在此基础上,提出了一种考虑了探头尺寸影响的新的脉冲衰减法,推导出了其测量公式。采用已知热导率的工质进行了验证试验,实验测量结果证实了本文对原有测量方法误差的分析;同时也表明,采用本文提出方法可以将测量误差减小到5%以下。     

Z箍缩软X射线辐射能量薄膜量热计改进技术

薄膜量热计是进行Z箍缩辐射总能量测量的主要手段之一,准确可信的总能量参数对Z箍缩研究具有重要意义。对薄膜量热计装置进行技术改进,采用脉冲恒流源代替脉冲恒压源驱动镍薄膜量热计,撤除了回路中的串接电阻,可直接测量薄膜探测器的电阻变化,从而有效提高了辐射总能量测量的精度,拓宽了该设备的适用范围,使其可对目前强光一号加速器Z箍缩实验中所有典型负载进行测量。改进后平面型铝丝阵负载实验中总能量测量的相对不确定度由49.0%降低为19.6%。与闪烁探测系统功率测量结果积分值进行了对比,二者比值在0.87~1.04之间。     

水基ZnO纳米流体电导和热导性能研究

利用水热法生成了形状规则、粒径均匀的球形ZnO纳米颗粒, 并超声分散于水中, 制备得到稳定的水基ZnO纳米流体. 实验测量水基ZnO纳米流体在体积分数和温度变化时的电导率, 并测试室温下水基ZnO纳米流体在不同体积分数下的热导率. 实验结果表明, ZnO纳米颗粒的添加较大地提高了基液(纯水)的热导率和电导率, 水基ZnO纳米流体的电导率随纳米颗粒体积分数增加呈非线性增加关系, 而电导率随温度变化呈现出拟线性关系; 纳米流体的热导率与纳米颗粒体积分数增加呈近似线性增加关系. 本文在经典Maxwell热导模型和布朗动力学理论的基础上, 同时考虑了吸附层、团聚体和布朗运动等因素对热导率的影响, 提出了热导率修正模型.将修正模型预测值与实验值对比, 结果表明修正模型可以较为准确地计算出纳米流体的热导率. 关键词： 水热法 电导率 热导率 热导模型     

热子动力学模拟方法

提出热子动力学模拟方法,以理想气体中的热质粒子即热子为模拟对象,建立热子间的碰撞模型,统计可获得热子气系统的热力学性质,实现对热质的直接模拟.基于该方法,对氩热子气的平衡态系统和非平衡态系统进行模拟计算,模拟计算的热子气的状态方程同理论表达式一致,准确得到了氩气热导率在微纳尺度下的变化规律,验证了热子动力学模拟方法的可行性.     

热凝固对生物组织热物性影响的实验研究

本文以蛋清为实验对象,研究了热凝固对生物组织热物性的影响,测量方法为阶跃温升法。实验结果表明,热 凝固后,蛋清的热导率平均上升了6.60％。因此,生物组织的热物性不但与其化学组成有关,还与其物理状态有关;采用 热凝固的方法治疗肿瘤时,应考虑热凝固对其热物性的影响,从而实现更加有效的治疗。     

热智能材料及其在空间热控中的应用

空间技术等高新领域对智能高效的热控制技术的需求日益提高,而实现智能热控制技术的关键是要实现材料的热物性智能调控,于是热导率可响应外场变化的热智能材料成为了研究的焦点.本文梳理了热智能材料的最新研究进展,从调控机理、调控幅度、应用价值等角度出发,介绍了纳米颗粒悬浮液、相变材料、软物质材料、受电化学调控的层状材料和受特定外场调控的材料等不同种类热智能材料的研究现状,以及以热智能材料为基础的智能热控部件在空间技术等领域的应用.最后,本文对热智能材料未来的研究方向进行了探讨.