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161.
162.
选择高导电性、高分散度和高长径比的碳纳米晶须(CNTWs),通过两步相转换法制备了CNTWs-PVDF导电复合膜。结果表明,制备的导电膜具有特殊的双层孔道结构和较强的亲水性。该导电复合膜的导电性达到0.15S/m,比共混法制备的导电膜导电性能提高33%。施加-1.5 V电压时CNTWs-PVDF导电膜表现出良好的抗生物污染性能,且多次反洗后导电复合膜依然保持良好的导电性,说明导电层的机械稳定性良好。  相似文献   
163.
大型石化产业园区对高品质热源的温度、压力及供热稳定性要求高,采用超临界再热型双抽背压机组作为该园区的能源供应站,开展大型中、低压供热系统联合调节关键技术攻关,确保中、低压供热的供汽量与供汽品质的同时,获得更多高品位电能,整体效率显著提升。该控制策略的成功应用,实现了热负荷供需匹配和背压机高效运行,可为大型石化基地高效集中供热提供理论参考。  相似文献   
164.
采用大型静动力三轴试验仪对筑坝粗粒料做了常规和湿化三轴试验,研究了粗粒料在湿化变形后动力特性的变化情况,并与常规三轴动力试验结果进行对比。结果表明,粗粒料的动力特性受湿化变形的影响较大,粗粒料的动力性能参数发生了一定程度的衰减,对比分析两种试验的Hardin-Drnevich模型参数,发现湿化变形对k2、λmax影响较为明显,数值发生衰减,但对n、k1的影响不明显。  相似文献   
165.
以中温煤沥青(MTCP)和改质煤沥青(MCP)为原料,采用热聚合反应方法,在相同的反应时间下,研究不同反应温度下2种煤沥青的中间相热聚合行为。采用软化点仪、偏光显微镜、X射线粉末衍射仪(XRD)以及激光共焦拉曼光谱仪(Raman)对中间相沥青表征和分析。结果表明,2种煤沥青在相同工艺条件下呈现出相似的中间相聚合行为。偏光显微镜照片说明2种煤沥青聚合所得到的中间相类型均为镶嵌结构。XRD与Raman分析表明随着聚合温度的升高,中间相沥青内部芳香片层分子的取向性更好,排列更为规整。MTCP经过430℃、8 h聚合,可制备软化点为319℃的中间相含量高于80%的中间相沥青;MCP经过420℃、8 h聚合,可制备软化点316℃,中间相含量高于80%的中间相沥青。  相似文献   
166.
采用直写成形工艺制备FGMs (functionally graded materials,功能梯度材料)零件时存在材料配比变化延迟的现象,导致所制备零件的材料配比与设计目标的吻合度较差,材料性能的未知性增大,从而存在潜在的使用风险。为了准确获取在不同工艺参数下材料配比的延迟信息,构建了一种基于计算流体力学的神经网络预测模型。基于RNG k-ε模型,采用优化后的贝叶斯正则化神经网络模型来预测不同工艺参数所对应的延迟信息,即在不同的材料初始配比、目标配比、螺杆转速、双挤出柱塞进给速率和下预测交付延迟时间和整体延迟时间,其预测精度分别可以达到94.87%与92.74%。采用数字图像处理方法对在不同工艺参数下打印的FGMs试样进行处理,结果表明实际打印试样的材料梯度变化曲线与仿真结果有较高的吻合度,验证了以计算流体力学为分析框架的仿真结果的准确性以及所构建的优化神经网络模型对延迟信息预测的可行性与可靠性。研究结果为未来将数字化预测方法融入FGMs零件本体制备的工艺提供了参考,可以促进传统制造模式向数字化制造模式转变,最终实现FGMs零件的精准制造。  相似文献   
167.
针对目前动本构模型参数反演方法大多未考虑参数不确定性的问题,将自适应云变换算法(AGCT)与RBF神经网络(RBFNN)相结合,构建了自适应云神经网络参数反演模型(AGCTNN),将不确定性概念转换为定量数值,较好地考虑了大坝系统间的随机性与模糊性对动力参数反演的影响。对比分析AGCT与K-Means、SOM、DBSCAN三种传统聚类算法,验证了算法的优越性与可行性,而后利用AGCTNN与RBFNN两种反演模型对工程实例进行了反演分析。结果表明,提出的反演模型正耦合计算结果与实测值一致性更好,测点峰值加速度实测值与反演值的误差范围由8.73%~25.17%降至2.31%~8.16%,印证了该反演模型的合理性与应用于实际工程中的可能性。  相似文献   
168.
为探究滨海环境中干湿循环的不规律性对混凝土表层氯离子传输的影响,设计了连续、非连续干湿循环对比试验,研究了不同干湿循环下水灰比和干湿循环制度对混凝土表层氯离子含量分布规律及对流区氯离子含量变化规律的影响.结果表明:当自然风干时间/湿润时间(td/tw)较大时,由于双向对流与扩散的传输现象,使得氯离子含量在对流区存在1个拐点;对流区深度基本随水灰比减小而减小;连续干湿循环下氯离子峰值含量随着td/tw的减小而增大;相较于连续干湿循环而言,非连续干湿循环对表层氯离子含量随深度的变化规律和氯离子峰值含量的影响较大.  相似文献   
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