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研究环氧化天然橡胶(ENR)/三元乙丙橡胶(EPDM)混合交联网络并用胶的制备及性能。结果表明:固定硫化剂DCP用量,随着丙烯酸锌用量的增大,ENR/EPDM并用胶的100%定伸应力和拉伸强度呈增大趋势,拉断伸长率先增大后减小;固定丙烯酸锌用量,随着硫化剂DCP用量的增大,ENR/EPDM并用胶的100%定伸应力呈增大趋势,拉伸强度、拉断伸长率和撕裂强度呈减小趋势;具有混合交联网络结构的ENR/EPDM并用胶兼具ENR和EPDM的特征结构,反复拉伸性能优于ENR和EPDM胶料。 相似文献
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《Planning》2018,(2)
城市山水画概念的提出虽只有短短的二十多年,但随着社会、经济、文化的发展,城市山水画作为一个崭新的绘画题材越来越受到业界人士的关注。城市山水画作为传统山水画的一个分支,丰富了现代化人文都市的艺术意境,满足了人们的精神需求。该文阐述城市山水画的概念和发展历程,结合相关实例,分析当下城市山水画的艺术魅力,以促进城市山水画的发展。 相似文献
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系统分析了Morondava盆地西部侏罗纪断陷盆地构造特征,实可分为东部断陷带、中部断裂构造带和西部侏罗系残留斜坡带,可能存在有断鼻型、背斜型、地层剥蚀尖灭型、断块型、古潜山及岩性圈闭。 相似文献
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一维振动信号常常被用于齿轮箱的监测与故障诊断中,使得能及时地对齿轮箱维护以减少损失。因此,从一维振动信号中提取出关键故障特征决定了故障诊断模型的准确性与可靠性。典型的深度神经网络(deep neural network, DNN),如卷积神经网络已经在故障诊断中表现出良好的性能并得到了广泛的应用,但其监督式训练方式往往需要大量的标签数据而限制了其可应用性。因此,提出一种新的深度神经网络模型,一维残差卷积自编码器(1-dimension residual convolutional auto-encoder,1DRCAE),成功应用于振动信号的无监督学习及故障特征提取,显著提高了齿轮箱的故障诊断率。首先,提出了一维卷积层与自编码器的有效集成方法,形成了深度一维卷积自编码器;其次,引入残差学习机制训练一维卷积自编码器,实现对一维振动信号有效地特征提取;最后,基于编码器提取的特征,使用少量标签数据进行分类微调实现齿轮箱故障模式识别。通过齿轮箱试验台采集的传感器数据进行实验验证表明,这种无监督学习方法具有良好的去噪能力和故障特征提取能力,其特征提取效果好于典型的深度神经网络,如深度置信网络(Deepbeliefnetwork,DBN)和堆叠自编码网络(Stackedauto-encoders,SAE),同时故障诊断效果也优于一维卷积神经网络(1-dimension convolutional neural network, 1DCNN)。 相似文献
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金属基弥散燃料元件在特殊工况下会发生表面起泡失效。燃料颗粒开裂是金属基体开裂的前提条件,只有当金属基体开裂后元件才会发生表面起泡。燃料颗粒开裂后,裂纹宽度和塑性区长度等裂纹特征决定了金属基体开裂行为。基于弹塑性断裂力学和应力平衡条件,建立了基于弥散燃料颗粒开裂的金属基体裂纹特征模型。计算结果表明:裂纹张开位移随退火温度和燃耗深度的升高而增加;裂纹尖端塑性区长度主要与退火温度相关。裂纹张开位移和塑性区长度的计算结果与实验数据均符合较好,验证了金属基体裂纹特征模型的有效性。 相似文献
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