首页--工业技术论文--化学工业论文--电化学工业论文--电镀工业论文--单一金属的电镀论文

超声流动镀铜制备铜包石墨粉的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-25页
   ·金属包覆型复合粉体及其应用第11-15页
     ·金属包覆型复合粉体的特点第11页
     ·金属包覆型复合材料的应用第11-15页
   ·金属包覆型复合粉体材料的制备技术第15-17页
     ·物理气相沉积(PVD)法第16页
     ·化学气相沉积(CVD)法第16页
     ·热分解-还原法第16页
     ·共沉淀法第16-17页
     ·化学镀法第17页
     ·金属配合物交换吸附热分解法第17页
   ·电沉积法制备粉体材料的研究进展第17-20页
     ·电沉积法制备金属粉体的研究进展第18-19页
     ·复合粉体材料的电沉积第19-20页
   ·铜包石墨粉体制备研究进展及存在的问题第20-23页
     ·化学镀铜法第20-22页
     ·电镀铜法第22-23页
   ·本论文研究的意义及研究内容第23-25页
     ·研究的意义第23-24页
     ·主要的研究内容第24-25页
第2章 粉体材料特种电镀的原理及方法第25-32页
   ·流镀原理及方法第25-28页
     ·影响电沉积速度的因素第25-26页
     ·流镀的方法第26-28页
   ·电沉积法制备粉体材料的原理及方法第28-30页
     ·电沉积法基本原理第28-29页
     ·制备粉体材料的各种电沉积方法第29-30页
   ·粉体复合材料的电沉积原理及方法第30-31页
   ·特种电镀技术在石墨镀铜中的运用第31-32页
第3章 铜包石墨粉体的电沉积工艺第32-51页
   ·引言第32页
   ·实验材料与实验方法第32-33页
     ·实验材料与仪器第32-33页
     ·铜包石墨粉体的性能检测方法第33页
   ·电镀装置的设计第33-35页
   ·电镀铜包石墨粉体的工艺第35页
     ·电镀铜包石墨粉体的工艺流程第35页
     ·电镀铜包石墨粉体的操作过程第35页
   ·石墨粉体的表面处理第35-37页
     ·表面处理工艺的确定第35-36页
     ·高温灼烧处理对石墨表面性能的影响第36-37页
   ·电镀液组成和工艺参数的确定第37-47页
     ·镀液组成的确定第37-42页
     ·工艺参数的确定第42-44页
     ·最佳工艺条件的确定第44-45页
     ·铜包石墨复合粉体的形貌和表面成分表征第45-47页
   ·电沉积流效率分析第47-50页
     ·电流效率的理论计算第47页
     ·不同反应条件下超声场对电流效率的影响第47-49页
     ·不同石墨电镀工艺的电流效率对比第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第4章 粉体电沉积的成核理论与次亚磷酸钠的作用机理第51-57页
   ·粉体电沉积的成核原理第51-53页
     ·电沉积电流与电势的关系第51页
     ·电镀系统的组成要素第51-52页
     ·粉体表面沉积的成核超电势与成核速度第52-53页
   ·次亚磷酸钠在电沉积中的作用机理第53-56页
     ·次亚磷酸钠对阴极极化的影响第53-54页
     ·次亚磷酸钠在溶液中的反应第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第5章 铜包石墨粉制备的电刷及性能第57-64页
   ·引言第57页
   ·电刷样品的制备流程第57-59页
     ·原料的还原第57-58页
     ·原料的压制第58页
     ·原料的烧结第58-59页
   ·电刷样品的组织观察第59-60页
   ·电刷样品的物理及机械性能测试第60-63页
     ·密度的测试方法及分析讨论第60-61页
     ·电刷的电阻率第61页
     ·横向断裂强度(抗弯强度)的测试及分析第61-63页
   ·本章小结第63-64页
第6章 生产技术成本与社会经济效益分析第64-68页
   ·引言第64页
   ·电沉积法生产铜包石墨粉体成本的构成第64-65页
     ·铜包石墨粉体生产成本的计算第64页
     ·铜包石墨粉体生产成本的构成第64-65页
   ·降低生产成本的具体措施第65-66页
     ·降低化学材料消耗第65页
     ·降低阳极铜材料消耗第65页
     ·降低能源的消耗第65-66页
   ·社会效益分析第66-68页
结论第68-69页
参考文献第69-75页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文第75-76页
致谢第76页

论文共76页,点击 下载论文
上一篇:以石墨烯为载体的直接甲醇燃料电池阳极电催化剂研究
下一篇:基于混沌神经网络的电力负荷短期预测