基于数字图像处理的非织造布均匀性检测

为测量薄型非织造布的均匀性,采用数字图像处理技术,通过目标区域提取、中值滤波及Otsu二值化等操作,对图像进行预处理,再对图像进行分块后分别计算各块的纤维覆盖率,最后计算出变异系数,并与取样称重法的结果进行比较。结果发现:图像分析法的结果与取样称重法的结果具有高度的趋势一致性;通过阈值校准之后,图像分析法结果与取样称重法结果非常接近,这验证了图像分析法的有效性;此外,相较于取样称重法,图像分析法效率提高了50倍,高效、准确。     

超吸水聚酯纤维面膜基布的制备与性能研究

采用新型超吸水聚酯纤维和黏胶纤维分别与普通聚酯纤维混纺,再经水刺加固工艺,制备不同混纺比及不同面密度的水刺面膜基布,测试并分析它们的力学性能、柔软性能、透气性能、透湿性能、吸液性能及保液性能,结果表明:新型超吸水聚酯纤维与普通聚酯纤维混纺制得的水刺面膜基布的厚度较薄,拉伸断裂强力大,柔软性好,透气性和透湿性明显优于黏胶/普通聚酯纤维混纺水刺面膜基布,吸液性能较黏胶/普通聚酯纤维混纺水刺面膜基布有所减小,保液性能优异。     

亚微米纤维复合非织造过滤材料的制备及性能分析

以PAN亚微米纤维膜为芯层,ES纤维热风非织造材料为上、下层,采用热风穿透式黏合工艺制备亚微米纤维复合非织造过滤材料,分析热风温度和处理时间对亚微米纤维复合非织造过滤材料的力学性能及过滤性能的影响。试验结果表明:当热风温度为130℃和处理时间为4 min时,亚微米纤维复合非织造过滤材料的成型效果、力学性能和过滤性能都较佳,其剥离强力达40.82 cN,纵向断裂强力为122.27 N,横向断裂强力为21.87 N,在32 L/min的气体流速下过滤效率为99.44%、过滤阻力为154.74 Pa,可用作精细空气过滤材料的滤芯。     

Φ160mm高强韧性非调质钢S38MnSiV的研制

采用30t EBT EAF-40 t LF+VD-3.16 t铸锭-800/650×4轧机流程开发了Φ160mm非调质钢S38MnSiV(%:0.38～0.45C、0.55～0.75Si、1.40～1.55Mn、0.08～0.15V、0.020～0.050S、≤0.025P)。检验结果表明,钢材中氧含量(8～13)×10^-6,氮含量(128～186)×10^-6,氢含量(0.4～1.2)×10^-6;Φ160mm非调质钢S38MnSiV锻成Φ110mm圆钢的组织和机械性能均满足标准要求,用该钢生产的曲轴中值弯曲疲劳极限为3633.3 N·m,安全系数1.771。     

FTSR铁素体轧制过程的温度场模拟

以传热学的基本理论为基础,建立了热平衡方程,采用完全隐式差分法对FTSR(Flexible Thin Slab Rolling)薄板坯连铸连轧生产线上隧道炉,轧制及冷却过程中的板坯中心温度和表面温度变化进行了模拟。可以得到以下结论:(1)在加热炉内,表面温度优先达到设定的温度,板坯出炉时表面和心部温度相同,达到了均热的效果。(2)在轧制过程中,板坯上表面温度急剧下降,道次间歇期间又有回升的趋势。在冷却过程中,板坯上表面温度迅速下降。(3)计算的板坯表面温度与实测的表面温度吻合较好。表明该模型可以用来模拟该生产线的温度变化,对工艺的设定具有一定的指导意义。     

棉和Lyocell纤维特征参数的优化及分析

通过对计算机自动识别系统中棉和Lvocell纤维的六个特征参数的分析,得出六个特征参数间并非相互独立且部分特征参数呈高度相关,为了进一步对六个特征参数优化,降维,并寻求新的识别方法,通过采用因子分析的方法对原有六个特征参数分析,得出的两个公共因子具有良好的独立性、阈值性和稳定性,并利用公共因子取代原有特征参数对棉和Lvocell纤维进行识别,表现了良好的稳定性和准确率.     

材料成型及控制技术与自动化技术的探究

材料成型及控制技术是通过改变金属材料的结构与形状来提高材料的性能,目前主要应用于航空与船舶制造业,该技术覆盖范围比较广阔,主要包括铸造技术、锻压技术、热处理技术和焊接技术等四大领域。实现材料成型及控制技术的自动化即实现这四大领域的自动化。本文将在介绍材料成型及控制技术的基础上论述自动化技术在铸造技术、锻压技术、热处理技术和焊接技术方面的应用。     

提高棉和麻纤维纵向自动识别率的因素分析

基于三维位移自动平台对棉和麻纤维进行纵向自动识别,通过试验分析棉纤维纵向特征参数值的完整性,系统采集纤维图像的最佳位置是识别过程中影响识别率的主要因素。通过更新识别参数数据库,改变图像采拍位置等方法研究提高纤维种类识别准确率。试验结果表明,所采用的改进方法对于提高纤维种类识别准确率是有效的。