摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
1 绪论 | 第11-29页 |
·室内空气首要污染物——甲醛 | 第11-17页 |
·甲醛的理化性质 | 第12-13页 |
·室内甲醛的来源 | 第13-14页 |
·甲醛对人体的危害 | 第14-16页 |
·甲醛的检测标准 | 第16-17页 |
·甲醛检测方法的研究现状 | 第17-24页 |
·比色法 | 第17-18页 |
·极谱法 | 第18-19页 |
·色谱法 | 第19-20页 |
·光谱法 | 第20-21页 |
·荧光法 | 第21-22页 |
·传感器法 | 第22-24页 |
·半导体气敏传感器及电子鼻技术 | 第24-27页 |
·本文的研究意义及内容 | 第27-29页 |
2 纳米SnO_2-NiO粉体的制备及表征 | 第29-44页 |
·引言 | 第29页 |
·纳米SnO_2-NiO粉体的制备 | 第29-32页 |
·实验仪器及试剂 | 第30页 |
·纳米SnO_2-NiO粉体的制备 | 第30-32页 |
·纳米SnO_2-NiO粉体的表征 | 第32-43页 |
·纳米SnO_2-NiO粉体的晶向结构 | 第32-35页 |
·纳米SnO_2-NiO粉体的表面形貌 | 第35页 |
·纳米SnO_2-NiO粉体的X-射线能量色散谱分析(EDX) | 第35-39页 |
·纳米SnO_2-NiO粉体的X-射线光电子能谱分析(XPS) | 第39-43页 |
·小结 | 第43-44页 |
3 SnO_2-NiO甲醛传感器的性能测试与分析 | 第44-69页 |
·引言 | 第44页 |
·SnO_2-NiO甲醛传感器的研制 | 第44-47页 |
·微热板的结构及加工工艺 | 第44-46页 |
·SnO_2-NiO甲醛传感器的制作 | 第46-47页 |
·气体传感器自动测试系统 | 第47-51页 |
·SnO_2-NiO甲醛气体传感器的性能测试 | 第51-63页 |
·工作温度-加热功耗曲线 | 第52页 |
·电阻测试 | 第52-53页 |
·煅烧温度对传感器响应的影响 | 第53-55页 |
·掺杂对SnO_2-NiO甲醛传感器响应的影响 | 第55-56页 |
·响应-气体浓度曲线 | 第56页 |
·选择性 | 第56-58页 |
·响应时间和恢复时间 | 第58-60页 |
·稳定性 | 第60-61页 |
·环境温湿度的影响 | 第61-63页 |
·空气中O_2的影响 | 第63页 |
·SnO_2-NiO敏感膜对甲醛气体的气敏机理初步研究 | 第63-67页 |
·金属氧化物气敏机理概述 | 第63-66页 |
·SnO_2-NiO敏感膜对甲醛气体的气敏机理初探 | 第66-67页 |
·小结 | 第67-69页 |
4 基于传感器阵列与BP神经网络的电子鼻对室内甲醛的识别 | 第69-86页 |
·引言 | 第69页 |
·传感器阵列的组成 | 第69-75页 |
·掺杂贵金属的SnO_2薄膜气体传感器制备工艺 | 第70-72页 |
·传感器的敏感特性 | 第72-75页 |
·主成分分析法(PCA) | 第75-77页 |
·BP(Back Propagation)神经网络的识别 | 第77-84页 |
·隐含层的数目 | 第78页 |
·隐含层节点数的选择 | 第78页 |
·网络初始权值的选择 | 第78页 |
·BP神经网络模型的建立 | 第78-80页 |
·BP神经网络的识别结果 | 第80-84页 |
·小结 | 第84-86页 |
5 空调散热器铝箔气味检测系统的研究 | 第86-107页 |
·空调散热器铝箔的生产过程 | 第86-87页 |
·空调散热器铝箔气味检测系统的硬件 | 第87-91页 |
·空调散热器铝箔气味检测系统的软件 | 第91-101页 |
·空调散热器铝箔气味检测系统软件的整体设计思想 | 第91-93页 |
·数据采集 | 第93-94页 |
·数据处理 | 第94-100页 |
·数据存储、读取 | 第100-101页 |
·检测结果显示 | 第101页 |
·空调散热器铝箔气味检测系统的阈值 | 第101-103页 |
·空调散热器铝箔气味检测系统的实测数据 | 第103-105页 |
·空调散热器铝箔气味检测系统的性能 | 第105页 |
·小结 | 第105-107页 |
结论 | 第107-109页 |
参考文献 | 第109-115页 |
创新点摘要 | 第115-116页 |
攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第116-117页 |
致谢 | 第117-118页 |