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81.
以四乙氧基硅烷(TEOS)作为主要前驱体,通过改变溶胶-凝胶工艺参数制得了结构和形态各异的丙烯酸酯聚氨酯/SiO2纳米复合涂层,利用TEM、SAXS等手段表征涂层的结构与形态,由洗刷前后涂层的失光率来表征耐刮伤性,详细探讨了纳米复合涂层耐刮伤性与SiO2相特征、有机无机相作用力及SiO2质量分数之间的关系。研究表明:丙烯酸酯聚氨酯涂层中引入纳米SiO2相后,耐刮伤性明显提高。有机相与SiO2相之间的作用力是影响涂层耐刮伤性的最重要因素,作用力越强,耐刮伤性越好。网络状纳米SiO2与颗粒状纳米SiO2相比,更有利于耐刮伤性的提高,且网络状纳米SiO2质量分数越大,耐刮伤性越佳,但SiO2相的致密度和尺寸对耐刮伤性影响较小。对于颗粒状胶体SiO2,在15~160 nm范围内,粒径对耐刮伤性没有明显影响;随着胶体SiO2粒子的质量分数增加,耐刮伤性先增大后减小。 相似文献
82.
注塑成型工艺参数对制品的最终残余应力和收缩有着直接的影响。基于线性黏弹性模型模拟计算了注塑成型过程中由温度和压力引起的残余应力和收缩。以无定型材料PS和ABS为例,系统地研究了不同成型工艺条件下平板制件的最终残余应力和收缩,并和实验结果进行对比验证。结果表明:在流动方向上无定型材料的收缩基本保持不变,残余应力沿壁厚分布的形状也基本相同,但流动末端处的应力值稍大于流动入口处;保压压力是影响制品收缩的关键因素,提高保压压力和注射温度可以降低制品的最终收缩,而模具温度对收缩的影响较小。 相似文献
83.
84.
产品多粒度层次可拆卸性评价模型与方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决复杂产品可拆卸性分析问题,根据复杂产品层次性的特点,提出产品多粒度层次可拆卸性评价模型,该模型描述了从产品层到设计单元层的评价指标,并给出各指标的量化方法和准则.先用拆卸熵进行产品层的粗粒度评价;然后利用时间因子法构建设计单元层评价矩阵.为降低评价矩阵维数和消除评价指标信息冗余,采用主成分分析法对设计单元进行细粒度综合评价.通过分析评价结果进行反馈以指导设计和拆卸回收.以全自动洗衣机为例,运用提出的方法对其进行分析评价,并将结果用于指导产品的设计修改和拆卸回收,验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献
85.
86.
企业价值链价值分配的优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究价值链中各企业间价值合理分配的问题,在明确企业价值链中各参与者关系的基础上,从价值分析和成本分析入手,针对价值链中各参与者的不同行为模式,对企业价值链的稳定性问题和价值链调整的合理性问题进行了分析,并给出了价值链稳定性及调整合理性的判定公式和相应经济学解释.阐述了在价值贞献和价值分配之间产生偏差的原因和几种情况,依据博弈论原理建立了价值链价值分配议价模型,模型分析表明存在唯一的子博弈完美均衡,最终可以得到一个均衡策略.研究结果为合理构建和调整企业价值链提供了理论依据. 相似文献
87.
用高温固相还原法合成了无稀土激活离子Y2O2S∶0.09Ti长余辉发光材料,研究了 Li2CO3,Na2CO3,K2CO3,K3PO4和K2HPO4等 5种助熔剂对Y2O2S∶Ti磷光体发光性能的影响。结果表明:除了 K2HPO4外,加入 Li2CO3,Na2CO3, K2CO3与 K3PO4助熔剂均可得到单相Y2O2S∶Ti晶体。发射光谱结果显示:不同助熔剂的加入并没有改变样品发射谱主峰位置(565 nm),但对其峰强度产生明显影响。助熔剂也显著改善了Y2O2S∶Ti的余辉亮度,特别是Li2CO3。10 min衰减时,Y2O2S∶Ti样品的余辉亮度从加 K2CO3助熔剂的0.15 mcd/m2增加到加Li2CO3助熔剂的10.1 mcd/m2。用紫外光激发样品,移去光源后,加Li2CO3助熔剂合成的样品在暗室中的余辉时间可持续达 5 h(0.32 mcd/m2) 。 相似文献
88.
89.
Web服务组合结合了网络上不同功能的服务,以完成更复杂的功能,满足用户的需求。然而,传统方法得到的解决方案往往包含不必要的冗余服务,效果重复的服务会导致额外的响应时间和成本。为了去除冗余服务,本文提出了一种Web服务组合的去冗余方法(CRR,composition redundancy removal)。该方法对规划图算法进行改进,在规划图算法中加入去冗余过程。首先对服务存储库进行搜索,找出满足用户需求的候选服务;然后,以用户请求的目标输出为起点进行逆向搜索,同时删除冗余服务,得到无冗余的Web服务组合结果。使用数据集进行实验分析与验证,结果表明,与改进前的规划图方法比较,CRR过程去除了大量冗余服务,可以获得服务质量QoS(Quality of Service)更优的解。 相似文献
90.
针对人工巡检及传统视频监测方式不能及时识别输电线路外破隐患的问题, 本文提出基于YOLOv4的输电线路外破隐患识别算法. 该算法采用改进K-means算法对图片样本集目标的大小进行聚类分析, 筛选出符合检测目标特征的锚框, 之后利用CSPDarknet-53残差网络提取图片深层次网络特征数据, 并采用SPP算法对特征图进行处理增加感受野, 提取更高层次的语义特征. 最后结合实际的输电线路现场监控图片, 测试结果表明该算法能够及时准确检测到外破隐患. 相似文献