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丁腈橡胶(NBR)改性聚氯乙烯(PVC)冲刀垫板已由南京塑料九厂投入批量生产。该产品是以NBR和PVC为主体材料,配以各种助剂,先经混炼再经高温 相似文献
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在设计硬质聚氯乙烯(RPVC)配方中,需要考虑各种添加剂在体系中的影响,利用Brabender转矩流变仪,采用正交设计优化法,以丙烯酸酯类抗冲改性剂(KM355P)、丙烯酸酯类加工助剂(K125P)、硬脂酸钡(BaSt2)、硬脂酸铅(PbSt2)、硬脂酸(SA)、碳酸钙(CaCO3)和聚乙烯蜡(P1)等7个因素,每一种添加剂以3种不同的用量选用L18(3^7)正交表,确定了各种添加剂对RPVC的影响,并找出优化的方案。正交试验结果表明:聚乙烯蜡P1是RPVC体系中影响最大的因素.它对塑化时间、凝胶速度、最大扭矩、平衡扭矩和平衡温度都有极大的影响,而丙烯酸酯类加工助剂K125P是影响最小的因素,它对凝胶速度、最小扭矩、最大扭矩、平衡扭矩和平衡温度的影响都很小。 相似文献
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深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其核心思想在于模拟人脑的层级抽象结构,通过无监督的方式分析大规模数据,发掘大数据中蕴藏的有价值信息.深度学习应大数据而生,给大数据提供了一个深度思考的大脑.
尽管YahnLecun在1993年提出的卷积神经网络是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法,但应用效果一直欠佳.直到2006年,Geoffrey Hinton and RuslanSalakhutdinov基于深度置信网,提出非监督贪心逐层训练算法,应用效果才取得突破性进展.从2009下半年开始,美国微软研究院邀请Hinton到雷德蒙与他的研究员合作,将深度学习巧妙地应用在大规模语音识别,迅速获得巨大成功,由此掀起了深度学习的浪潮[1-3].2014年3月,Facebook报道他的DeepFace项目使得人脸识别技术的识别率已经达到了97.25%,只比人类识别97.5%的正确率略低一点,准确率几乎可媳美人类.该项目利用了9层的神经网络来获得脸部表征,神经网络处理的参数高达1.2亿. 相似文献
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针对由模块化关节构成的六自由度串联机器人手臂, 采用DH法对手臂的操作空间进行了描述, 得到了正运动学模型; 采用欧拉角表示手臂姿态, 得到了包含六个参数的用于表示手臂位姿的完备广义坐标, 并对欧拉角的几何关系进行了分析。针对SolidWorks虽然实体建模简洁方便但计算并非其强项的缺点, 编写相应接口程序, 将建立的手臂三维实体模型保留几何约束关系简化后导入MATLAB软件。基于MATLAB编写正逆运动学算法验证程序以及连杆驱动程序, 实现了手臂的仿真运动。通过仿真, 不仅更进一步验证了手臂正逆运动学解算的正确性, 而且非常直观地看出手臂末端在空间中运行的路径以及各关节的动作情况。机器人手臂正逆运动学算法正确性的验证及运动仿真为手臂的精确定位及其路径规划提供了必要的保证。 相似文献
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采用结合丙烯腈含量为26%的NBR、分子量适中的悬浮法Ⅲ型PVC和BR共混,制得了综合性能较PVC/NBR并用胶优异的弹性体。优选的工艺条件为:PVC/NBR/BR=30/60/10(质量比);补强剂选用炭黑40份,超细碳酸钙50份,轻质碳酸钙20份;硫化体系选用过氧化物加少量硫磺;混炼温度为140—170℃,混炼时间为10—15min。通过电子显微镜和动态力学分析,弹性体存在两个T,PVC为分散相,橡胶为连续相。 相似文献