光固化夹层安全玻璃胶粘剂的制备及应用

介绍一种以丙烯酸酯为主要原料。在过氧化苯甲酰引发剂作用下。形成预聚物，再向预聚物中添加适量的光引发剂、交联剂、增塑剂等而制备的胶粘剂。可在阳光或灯光照射下固化。可用于汽车风挡用夹层安全玻璃、夹层防弹玻璃的生产。并对光固化安全夹层玻璃制备过程易出现的问题和相应的解决办法进行了探讨。     

家纺市场秋冬换季促销全攻略

夏热已经远去，秋风送来凉爽。和季节正相反，秋冬季节的家纺市场却是一片热火朝天。整个家纺市场上，无论厂家还是经销商，积蓄了一个夏天的能量都在这时释放出来。市场上各种各样的促销活动让人眼花缭乱。     

可见光固化型胶粘剂

本文对可见光固化胶粘剂制备、活性单体、光引发剂、光敏增效剂等原料选取原则及可见光固化胶粘剂的特点、优势、应用范围进行了全面的介绍。     

精密机械三维空间误差测量与补偿

机床的工作台移动误差可分为直线位移误差与空间误差,机床的直线位移误差是与轴线方向相同的定位误差,一般形成的原因包括丝杠的节距误差与线性编码器误差。空间误差则是在空间中无需与各轴运动方向相同的定位误差。这些误差一般为空间向量,其组成包含上述的直线位移误差(Linear displacement error)、垂直直线度误差(Vertical Straightness)及水平直线度误差(Horizontal straightness)。     

激光二极管抽运Nd:GdVO4微片激光器

报道了一种新型激光二极管（LD）端面抽运Nd：GdVO4微片激光器，测量了抽运输入功率与激光输出功率的关系，激光阈值功率为83mw，在2W的抽运功率下得到860mw的1.064μm基横模连续激光输出，光-光转换效率为43％，最大斜度效率达到47％。     

基于遗传算法解决飞机最优爬升问题研究

使用遗传算法解决最优控制问题不需要对优化问题性质做深入的数学分析,在搜索最优解过程中,只需要由目标函数值转换得来的适应值信息,具有很好的适应性和广泛的应用前景.文中使用遗传算法进行优化计算,研究了飞机在非定常飞行状态下,以推力和迎角为控制变量的飞机最省油爬升问题.     

2-巯基-1，3，4-噻二唑的合成

本文介绍了2-巯基-1，3，4-噻二唑的合成及纯化方法，详实的研究了原料配比、溶剂用量、精制温度和时间对合成过程的影响。最终产品总收率为55％，产品纯度为99％以上。     

双掺杂LiNbO3晶体光折变效应研究

研究了系列不同掺杂、不同掺杂浓度、单掺杂和双掺杂以及不同后处理态(生长态、还原态和氧化态)铌酸锂晶体的透过率光谱和光折变二波耦合效应。实验结果表明，高掺杂铌酸锂样品的透过率光谱范围较窄；双掺杂样品比单掺铁样品的抗光折变效应增强，光折变效应降低。氧化态样品具有较大的透过率光谱范围；还原态样品具有较大的光折变二波耦合增益特性。     

基于差分电压和Elman神经网络的锂离子电池RUL预测方法

锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测对电池的使用维护极为重要,提出一种基于差分电压和Elman神经网络预测锂离子电池RUL的方法.首先,根据美国国家航天航空局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的锂离子电池数据集,分析电池差分电压曲线和充放电曲线,提取电池容量退化特征量;其次,通过Pearson法分析特征量之间的相关性,将充电差分电压曲线初始拐点值、放电差分电压曲线峰值、放电时间、静置时间作为电池RUL预测的间接健康因子;最后,建立以上述间接健康因子为输入,电池容量为输出的Elman神经网络,进行锂离子电池的RUL预测.基于不同间接健康因子和不同神经网络的四种电池容量预测对比实验表明,在间接健康因子中加入充电差分电压曲线初始拐点值和放电差分电压曲线峰值可以提高电池寿命预测精度,Elman神经网络可准确预测电池容量.基于不同循环次数预测电池RUL,预测的平均均方根误差为1.55％.