Полимерные электреты, их свойства и применение

Откуда после, несложных преобразований, получаются уже известные нам формулы (10) и (11).

Свободный электрет. «Прямоугольное» («ступенчатое») распределение заряда

В случае объемного заряда также можно рассмотреть случай свободного электрета, когда верхний электрод отсутствует (удален на «бесконечность»). В пределе при s1→∞ из (20) и (21) получаем:

E1=0 (27)

(28)

Таким образом, вне электрета поле также будет равно нулю. Остается найти только напряженность поля внутри диэлектрика,

Пусть ρ(х)

имеет вид:

(29)

ρ0, s-a≤x≤s

0, x<s-a

а

Рис. 15. Свободный электрет с «прямоугольным» распределением объемного заряда

Для нахождения поля Е(х) внутри пленки будем рассматривать две области: от х=0 до х=s-а, где заряд отсутствует, и от х=s-а до s, где плотность заряда постоянна и равна ρ0. Соответственно интегралы будут отличны от нуля только при интегрировании в пределах от s-a до s:

(x<s-a) (30)

(31)

Объединяя, получим выражение для Е(х):

(32)

E(x)=

s-a≤x≤s

Распределение поля внутри пленки показано на рис. 16

Рис. 16 Распределение напряженности электрического поля внутри свободного электрета с «прямоугольным» распределением заряда

Как видно из рисунка, в области, где заряд отсутствует, электрическое поле однородно, а в области однородного распределения заряда - неоднородно, так как линейно убывает по мере приближения к поверхности.

Короткозамкнутый электрет. «Прямоугольное» распределение заряда.

Если электрод 2 касается поверхности электрета, а внутри пленки создано «ступенчатое» распределение заряда вида (29), то поле внутри электрета будет находиться по формуле ( 21), в которой s1 = 0:

(33)

Подставляя сюда (29) и повторяя вычисления, получим:

E(x)=

s-a≤x≤s

(34)

График распределения поля показан на рис. 17.

Перейти на страницу: 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Дополнительно

Нейросетевые методы распознавания изображений
Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании изображений. Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных НС для распознавания образов и изображений: применение для извлечение ...

Развитие представлений о природе тепловых явлений и свойств макросистем
Вокруг нас происходят явления, внешне весьма косвенно связанные с механическим движением. Это явления, наблюдае­мые при изменении температуры тел, представляющих собой макросистемы, или при переходе их из одного состояния (например, жидкого) в другое (твердое либо газообразное). Та­кие явления наз ...

Меню сайта