用乙醇和醇溶性酚醛树脂做绝缘材料的高电压电子管

本文介绍了一种使用乙醇和醇溶性酚醛树脂作为绝缘材料的高电压电子管,该电子管适用于10KV以上的供电系统。文章详细描述了电子管内部结构及填充物的配制方法。

用乙醇和醇溶性酚醛树脂做绝缘材料的高电压电子管

用乙醇和醇溶性酚醛树脂做绝缘材料的高电压电子管
电子管的玻璃罩里面是真空环境,这是防止气体进入以后,被电子管的电压电离,进而击穿电子管电极。用乙醇和醇溶性酚醛树脂做绝缘材料的高电压电子管,是一种将醇溶性酚醛树脂溶解到酒精里面,再灌注到电子管玻璃找里面充当绝缘物质的电子管。这种电子管的制作方法如下。

四极管的灯丝是由混有1%的氧化钍的钨制造,然后把碳酸钡和碳酸钾涂到钨丝表面,当钨丝加热以后就会形成氧化钡层进而增强钨丝释放电子的能力。四极管的阴极是由2mm的镍金属制造的圆筒体,然后把碳酸钡和碳酸钾涂到镍金属表面,当钨丝加热以后就会形成氧化钡层进而增强镍层释放电子的能力。四极管的控制栅极是由钼,铜金属按照质量比1:10.5制造.它们可以大量吸收电子。控制栅极是一个圆筒状螺旋线,套在阴极圆筒的外面。四极管的帘栅极是由钼,铜金属按照质量比1:10.5制造.它们可以大量吸收电子。帘栅极是一个圆筒状螺旋线,套在控制栅极螺旋线的外面。注意控制栅极和帘栅极的螺旋线相互平行不能错位,负则它们不能吸收电子。四极管的阳极是由钼,铜金属按照质量比1:10.5制造.它们可以大量吸收电子。帘栅极是一个圆筒状金属层,套在帘栅极螺旋线的外面。玻璃外罩和环氧树脂法兰安装在一起,它们把电子管的各个器件罩在里面,玻璃罩里面是高真空。可以通过抽气口把玻璃罩里面的气体抽净。它由灯丝照射阴极发射电子,电子在经过控制栅极,帘栅极吸收,最终被阳极吸收,电子在从阴极到阳极时,经过两个栅极时就会被放大。它的结构如下所示:
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行波管是通过螺旋线加速它里面的电子束,起放大电子的作用的。它由阴极发射电子,电子经过加速阳极,聚焦线圈聚焦,再进入螺旋线中心,被螺旋线加速放大后最后被另外一端的集电极吸收。两个波导安装在螺旋线外部,一个波导输入脉冲信号,一个波导输出脉冲信号,脉冲信号经过螺旋线放大。它的结构如下图所示:
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速调管是通过电子枪阴极发射电子,电子经过聚焦线圈聚焦后进入谐振腔。4个谐振腔外面是谐振信号。当一个谐振腔是正极时,另外一个和它相邻的谐振腔是负极。电子在经过一个正极谐振腔时加速,电子在经过一个负极谐振腔时减速。所以,电子经过谐振腔时,电子束就会变成一堆一堆的不会是连续的,这就相当于把一前的正弦波信号,变成的方波信号,这就将脉冲信号放大了。同时,两个激励正极接在上下两个谐振腔里面,它们的电极是网状的。一个激励输出,一个激励输入,它们会被谐振电子放大。速调管的阳极是由钼,铜金属按照质量比1:10.5制造.它们可以大量吸收电子。玻璃外罩和环氧树脂法兰安装在一起,它们把电子管的各个器件罩在里面,玻璃罩里面是高真空。可以通过抽气口把玻璃罩里面的气体抽净。它由灯丝照射阴极发射电子。速调的灯丝是由混有1%的氧化钍的钨制造,然后把碳酸钡和碳酸钾涂到钨丝表面,当钨丝加热以后就会形成氧化钡层进而增强钨丝释放电子的能力。
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磁控管是通过有8个空的圆柱体磁控腔阳极螺旋加速阴极释放的电子,进而达到电子从阴极到阳极被加速放大的作用。高能量输出电子安装在圆柱体磁控腔里面,它吸收从阴极放大的电子。两个强铁氧体磁石,安装在阳极两端,给阳极提供强磁场,这个强磁场使阴极出来的电子螺旋状在阳极磁控腔内运动,进而被加速放大。磁控管的阳极是由钼,铜金属按照质量比1:10.5制造.它们可以大量吸收电子。玻璃外罩和环氧树脂法兰安装在一起,它们把电子管的各个器件罩在里面,玻璃罩里面是高真空。可以通过抽气口把玻璃罩里面的气体抽净。它由灯丝照射阴极发射电子。速调的灯丝是由混有1%的氧化钍的钨制造,然后把碳酸钡和碳酸钾涂到钨丝表面,当钨丝加热以后就会形成氧化钡层进而增强钨丝释放电子的能力。它的结构如下图所示:

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可以用乙醇和醇溶性酚醛树脂做绝缘材料,把这个绝缘材料充到电子管玻璃罩,或陶瓷罩里面,达到密封绝缘的目的。当一般真空电子管在电压超过10KV时就会击穿放电,这种有酚醛树脂做阴极,栅极,阳极之间密封的电子管在10KV时不会被击穿,所以这是一种高电压电子管,试用于电压在10KV以上的供电系统控制各种设备。上面电子管的3D模型的下载网址是:https://share.weiyun.com/oZ6UeVsP。,
链接:https://pan.baidu.com/s/1OYPuN3yshWs3gu8OjTbVrg ;
提取码:l8sx
用乙醇和醇溶性酚醛树脂做绝缘材料的配置方法如下:
A1高压电子管填充物的配制方法为,醇溶性酚醛树脂500g, 十二烷基苯磺酸钠5g,烯丙基磺酸钠5g,二甲苯磺酸钠5g,三氧化二铁10g,氯化铁10g,硫酸铁10g,硝酸铁10g,吐温20(聚氧乙烯失水山梨醇单月桂酸酯)试剂5g,甘油10g,20g尿素,20g聚乙二醇4000,20g司盘80,十二烷基二甲基苄基氯化铵10g,双葵钾二甲基氯化铵5g,辛基葵基氯化铵5g(Gemini季铵盐), 10ml乙醇, 10ml双氧水,10g蔗糖,亚甲基双甲基萘磺酸钠5g,二丙二醇二甲醚5g, 10gN甲基吡咯烷酮,二甲苯5g,2-甲基萘5g,丙二醇5ml,50ml的三乙醇胺,50ml的烯丙基缩水甘油醚,50ml的邻苯二甲酸二丁酯,放入2000ml搅拌器相互混合,静止72小时,得到的就是A1电子管填充物。
B1高压电子管填充物的配制方法为,醇溶性酚醛树脂500g, α-烯基磺酸钠5g,三氧化二铁10g,氯化铁10g,硫酸铁10g,硝酸铁10g,硅烷偶联剂KH560试剂5g,丙二醇5ml,甘油10g,20g尿素,20g聚乙二醇4000,20g司盘80,十二烷基二甲基苄基氯化铵10g,双葵钾二甲基氯化铵5g,辛基葵基氯化铵5g(Gemini季铵盐), 10ml乙醇, 10ml双氧水,10g蔗糖,亚甲基双甲基萘磺酸钠5g,二丙二醇二甲醚5g, 10gN甲基吡咯烷酮,二甲苯5g,2-甲基萘5g,丙二醇5ml,50ml的三乙醇胺,50ml的烯丙基缩水甘油醚,50ml的邻苯二甲酸二丁酯,放入2000ml搅拌器相互混合,静止72小时,得到的就是B1电子管填充物。
C1电子管填充物的配制方法为,醇溶性酚醛树脂500g, 乙撑双硬酯酰胺ebs扩散粉5g, 三氧化二铁10g,氯化铁10g,硫酸铁10g,硝酸铁10g,K12(十二烷基硫酸钠)试剂20g,甘油10g,20g尿素,20g聚乙二醇4000,20g司盘80,十二烷基二甲基苄基氯化铵10g,双葵钾二甲基氯化铵5g,辛基葵基氯化铵5g(Gemini季铵盐),500ml去离子水,10ml乙醇, 10ml双氧水,10g蔗糖,亚甲基双甲基萘磺酸钠5g,二丙二醇二甲醚5g, 10gN甲基吡咯烷酮,二甲苯5g,2-甲基萘5g,丙二醇5ml,50ml的三乙醇胺,50ml的烯丙基缩水甘油醚,50ml的邻苯二甲酸二丁酯,放入2000ml搅拌器相互混合,静止72小时,得到的就是B1电子管填充物。
D1电子管填充物的配制方法为,醇溶性酚醛树脂500g, 亚甲基双甲基萘磺酸钠5g,椰子油脂肪酸渗透二乙醇酰胺6501日化级5g, 三氧化二铁10g,氯化铁10g,硫酸铁10g,硝酸铁10g,油酸钾皂试剂20g,甘油10g,20g尿素,20g聚乙二醇4000,20g司盘80,十二烷基二甲基苄基氯化铵10g,双葵钾二甲基氯化铵5g,辛基葵基氯化铵5g(Gemini季铵盐), 10ml乙醇, 10ml双氧水,10g蔗糖,亚甲基双甲基萘磺酸钠5g,二丙二醇二甲醚5g, 10gN甲基吡咯烷酮,二甲苯5g,2-甲基萘5g,丙二醇5ml,50ml的三乙醇胺,50ml的烯丙基缩水甘油醚,50ml的邻苯二甲酸二丁酯,放入2000ml搅拌器相互混合,静止72小时,得到的就是B1电子管填充物。
吐温20(聚氧乙烯失水山梨醇单月桂酸酯)试剂5g,K12(十二烷基硫酸钠)试剂,油酸钾皂试剂的HLB比较高,是阴离子表面活性剂,可以做助溶剂,可以使各种油相互溶解,同时平衡阳离子表面活性剂
十二烷基二甲基苄基氯化铵10g,双葵钾二甲基氯化铵5g,辛基葵基氯化铵5g(Gemini季铵盐)是阳离子表面活性剂,可以做助溶剂,可以使各种油相互溶解,同时平衡阴离子表面活性剂
乙醇,聚乙二醇,尿素,甘油,使分散剂可以将各种油相互溶解。添加剂里面的表面活性剂α-烯基磺酸钠,十二烷基苯磺酸钠,烯丙基磺酸钠,二甲苯磺酸钠,乙撑双硬酯酰胺ebs扩散粉5g,亚甲基双甲基萘磺酸钠5g,椰子油脂肪酸渗透二乙醇酰胺6501日化级可以使氧化铁,溶解到水里面,这种添加剂具有高压半导体的特性。
醇溶性酚醛树脂,具有良好的绝缘作用。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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