IFM易福門傳感器的處理工藝有哪些？
    IFM易福門傳感器由于彈性元件在毛坯鍛造、機械加工、熱處理、表面打磨、電阻應變計粘貼和加壓固化等工藝過程中產生各種殘余應力，隨著時間和使用條件的變化不斷松弛釋放，而造成測力傳感器的性能波動，主要表現在零點和靈敏度不穩定。
    為使IFM易福門傳感器在過程中渡過初始不穩定期，采用工藝手段模擬各種使用條件進行試驗，使其盡快穩定的工藝稱為穩定性處理，也稱人工老煉試驗。測力傳感器釋放殘余應力的穩定性處理方法，除制造工藝流程中常用的溫度老化和電老化處理外，主要有兩種方法，即熱處理法和機械法。
    1、熱處理法
    多應用于鋁合金測力傳感器，在毛坯加工成彈性元件后進行，主要有反淬火法、冷熱循環法和恒溫時效法。
    （1） 反淬火法
    國內也稱深冷急熱法。將鋁合金彈性元件置于-196℃的液氮中，保溫12小時后，迅速用新生的高速蒸汽噴射或放入沸水之中。因深冷與急熱產生的應力方向相反而相互抵消，達到釋放殘余應力的目的。試驗表明，采用液氮———高速蒸汽法可降低殘余應力84%，采用液氮———沸水法可降低殘余應力50%。
    （2） 冷熱循環法
    冷熱循環穩定性處理工藝為- 196℃×4小時/190℃×4小時，循環3次，可使殘余應力下降90%左右，并且組織結構穩定，微量塑性變形抗力高，尺寸穩定性。釋放殘余應力的效果如此明顯，是因為加熱時原子熱運動能量增加，點陣畸變減小或消失，內應力下降，上限溫度越高，原子熱運動越大塑性越，越有利于殘余應力釋放。二是因為冷熱溫度梯度產生的熱應力與殘余應力相互作用，使其重新分布而獲得殘余應力下降的效果。
    （3） 恒溫時效法
    恒溫時效即可消除機械加工產生的殘余應力，又能消除熱處理引入的殘余應力。LY12硬鋁合金在200℃高溫下恒溫時效時，殘余應力釋放與時效時間關系表明，保溫24小時，可使殘余應力下降50%左右。
    2、機械法
    機械法穩定性處理，多在測力傳感器電路補償與調整和防護密封后，基本形成產品時進行。主要工藝有脈動疲勞法、超載靜壓法和振動時效法。
    （1） 脈動疲勞法
    將測力傳感器安裝在低頻疲勞試驗機上，施加上限為額定載荷或120%額定載荷，以每秒3～5次的頻率進行5000～10000次的循環。可的釋放彈性元件、電阻應變計、應變粘結劑膠層的殘余應力，提高零點和靈敏度穩定性的效果為明顯。
    （2） 超載靜壓法
    理論上適用于各種量程，但在實際中以鋁合金小量程測力傳感器應用較多。
    其工藝是：在的標準砝碼加載裝置中或簡易的機械螺旋加載設備上，對測力傳感器施加125%額定載荷，保持4～8小時，或施加110%額定載荷，保持24小時，兩種工藝都可以達到釋放殘余應力，提高零點和靈敏度穩定性的目的。由于超載靜壓工藝所用設備簡單，成本低，效果，為鋁合金測力傳感器制造企業廣泛采用。
    （3） 振動時效 （Vibratory Sterss Reliering） 法
    將IFM易福門傳感器安裝在額定正弦推力滿足振動時效要求的振動臺上，根據稱重傳感器的額定量程估算頻率，來決定施加的振動載荷、工作頻率和振動時間。共振時效比振動時效釋放殘余應力的效果更，但必須測量出測力傳感器的固有頻率。振動時效和共振時效工藝的特點是：能耗低，周期短，效果，不損壞彈性元件表面，而且操作簡單。振動時效的機理，目前尚無定論。國外專家提出的理論和觀點有：塑性變形理論、疲勞理論、晶格錯位滑移理論、能量觀點及材料力學觀點等。只是作出了不同程度的解釋，但都沒有充分的、有說服力的、的試驗證明。
    IFM易福門傳感器這些理論和觀點往往是相互交叉的，所以可認為振動時效的機理是個復雜的過程。經過振動時效的試驗研究，有些專家傾向于用材料力學的重復應力過載的觀點，解釋振動時效的機理。即作用在彈性元件上的振動應力與其內部的殘余應力相互作用，使殘余應力松弛并釋放。
    在動態稱重中，IFM易福門傳感器的受力狀態很復雜，影響稱量準確度的因素很多，其中速度和加速度的變化對稱重傳感器準確度的影響是大的。在此，著重介紹如解決速度對稱重傳感器的影響問題。
    根據微積分小二乘法的基本原理，以嚴格的統計理論為基礎，采用科學而的多元線性回歸曲線擬合方法，通過反復試驗和對試驗數據的對比分析，確定了速度和稱重傳感器之間的函數關系及其各項經驗系數，應用于高速預檢稱重系統中，在實際測量時根據速度的變化對稱重結果進行修正，明顯提高了高速稱重數據的準確性，獲得了比較滿意的效果。
    IFM易福門傳感器速度對稱重結果的影響比較大，而速度和稱重傳感器之間到底有什么樣的函數關系？我們通過反復試驗，對試驗數據做了的對比分析，確定函數關系中的各項系數，這過程其實就是求取有關物理量之間關系的經驗公式。從幾何上看，就是針對每種車型，選擇條曲線，使之與所獲得的實驗數據更地吻合。普通的數據處理方法，如：圖解法，逐差法和平均法是種粗略的方法。而微積分上的“小二乘擬合法”是種比較的處理方法。這個方法以嚴格的統計理論為基礎，是種科學而的曲線擬合方法。
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