sitemap
Наш сайт использует cookies. Продолжая просмотр, вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с нашей Политикой Конфиденциальности
Согласен
Поиск:

Вход
Архив журнала
Журналы
Медиаданные
Редакционная политика
Реклама
Авторам
Контакты
TS_pub
technospheramag
technospheramag
ТЕХНОСФЕРА_РИЦ
© 2001-2025
РИЦ Техносфера
Все права защищены
Тел. +7 (495) 234-0110
Оферта

Яндекс.Метрика
R&W
 
 
Вход:

Ваш e-mail:
Пароль:
 
Регистрация
Забыли пароль?
Книги по нанотехнологиям
Головнин В.А., Каплунов И.А., Малышкина О.В., Педько Б.Б., Мовчикова А.А.
Другие серии книг:
Мир материалов и технологий
Библиотека Института стратегий развития
Мир квантовых технологий
Мир математики
Мир физики и техники
Мир биологии и медицины
Мир химии
Мир наук о Земле
Мир электроники
Мир программирования
Мир связи
Мир строительства
Мир цифровой обработки
Мир экономики
Мир дизайна
Мир увлечений
Мир робототехники и мехатроники
Для кофейников
Мир радиоэлектроники
Библиотечка «КВАНТ»
Умный дом
Мировые бренды
Вне серий
Библиотека климатехника
Мир транспорта
Мир фотоники
Мир станкостроения
Мир метрологии
Мир энергетики
Книги, изданные при поддержке РФФИ
Тег "хеморезистивные сенсоры"
Наноиндустрия #1/2023
E.C.Тюнтеров, В.С.Абруков, В.А.Мукин, А.В.Смирнов, Д.В.Петров, Н.И.Петров, Н.В.Александрова, И.Ю.Семенова
МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ТОНКОПЛЕНОЧНЫХ СИСТЕМ С ЗАДАННОЙ ГАЗОЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬЮ ДЛЯ ХЕМОРЕЗИСТИВНОЙ ГАЗОВОЙ СЕНСОРИКИ БЕЗ ИСТОЧНИКОВ ПИТАНИЯ
DOI: https://doi.org/10.22184/1993-8578.2022.16.1.22.28 Представлена методология разработки тонкопленочных систем, которая позволит получать хеморезистивные сенсоры с заданной газочувствительностью. Методология заключается в проведении серий экспериментов по синтезу тонкопленочных систем с использованием различных технологий синтеза (различные исходные материалы, параметры синтеза тонких пленок, различные методы синтеза тонких пленок: терморезистивное испарение, воздушно-капельное распыление, отжиг в атмосфере кислорода), проведении измерений их свойств и характеристик, создании базы данных результатов экспериментов; обобщении зависимостей, содержащихся в экспериментальных данных с помощью искусственных нейронных сетей в виде многофакторных вычислительных моделей. Эти модели позволят решать прямые и обратные задачи, экстраполировать выявленные в экспериментальных данных зависимости, проводить виртуальные эксперименты.
Разработка: студия Green Art