有机-无机压电材料TMCM-MnCl3的研究

有机-无机压电材料是一种分子铁电体，具有柔性、结构灵活、易成膜、全液相合成及环保节能等优点，可满足新一代薄膜器件及可穿戴设备的需求。该文以三甲基卤代甲基铵(TMXM, X=F, Cl, Br)为有机部分，MnCl₂为无机部分，通过溶液蒸发法制备了具有钙钛矿分子结构的有机-无机压电材料三甲基氯三氯化锰(TMCM-MnCl₃)，并对其分子结构组成、压电、热学、声学及铁电性进行表征。结果表明，TMCM-MnCl₃的压电常数为106 pC/N，居里温度为130 ℃，声阻抗值约为16.5 MRayl，低于压电陶瓷PZT-4(大于33 MRayl)，具有广阔的应用前景。     

块矿带式机干燥过程数学模拟研究

本文以块矿带式机鼓风干燥为研究对象，借助Fluent软件建立多孔介质床层内质量、动量、能量双方程和以及水分迁移方程的耦合数学模型，研究不同工艺条件下台车去湿量的变化规律。研究结果表明：随着鼓风温度的增加，料层去湿量增大，料层前缘在干燥时间为150 s左右发生水汽冷凝；在鼓风速度为1.43 m/s,鼓风温度为300℃的条件下，料层的去湿量与初始含水量的关系不大；随着鼓风速度的增大，料层去湿量增大，在干燥时间为360 s,鼓风速度分别为1.08、1.43、1.79 m/s时，料层最大去湿量分别为31%、36%、40%,且速度增大，冷凝区减少，但是冷凝值增大。     

氧化锌对磷酸钾镁基防腐涂料的性能影响

为了提高磷酸镁水泥（ MPC）涂料的防腐性能，在 MPC涂料中加入少量的氧化锌并涂覆在 Q235钢表面。通过 Tafel极化曲线、电化学阻抗谱和中性盐雾试验分析改性涂层的防护机理和耐腐蚀性，采用水化热分析、 X射线衍射（ XRD）、扫描电镜（ SEM）、热重分析（ TG-DTG）表征浸泡前后涂层的形貌与成分变化。结果表明： MPC涂料中氧化锌的最佳掺量为 3%，氧化锌的加入使涂层更加密实并在涂层中起到缓蚀剂的作用，使涂层的自腐蚀电位正移；试样在 3. 5%NaCl溶液中浸泡 28 d一直保持稳定，线性极化电阻维持在 10⁶ Ω.cm²数量级，电化学阻抗谱表明改性过后的涂层电阻、电荷转移电阻较空白组明显提高，且盐雾时间 1 440 h后基材未见腐蚀，表现出良好的耐腐蚀性。     

面向复杂系统创新的TRIZ与DFSS集成应用模式

针对目前现有创新方法在解决复杂系统问题时出现问题定位不准,分析不彻底,难以产生创新性方案,以及复杂系统设计领域尚缺乏系统的方法论的问题.研究创新设计理论(Theory of Innovation Problem Solving,TRIZ)与六西格玛设计(Design For Six Sigma,DFSS)集成方法,根据复杂系统特点在不同设计阶段动态地集成各种工具,以完善的需求管理方法实现设计需求的无偏转化,运用AFD等工具在设计早期进行系统功能失效预测,集成多冲突问题与TRIZ工具实现概念设计阶段创新性求解,进而建立面向复杂系统创新的T-DFSS模型.最后以船舶模块化可倒栏杆创新设计实例验证该集成模式的有效性.     

探究湿法炼锌综合回收银的现状及发展趋势

当前,我国冶炼技术快速发展,促使湿法炼锌技术更加成熟,在我国冶炼公司中得到广泛普及,在湿法炼锌的规模不断增加过程中,浸出渣产出量也不断增加。对此,本文分析了湿法炼锌综合会收银现状,阐述了发展趋势,同时针对浮选工艺提出几点优化策略,希望能够为相关人员提供参考。     

氢气非预混燃烧的流场输运特性分析

采用高精度直接数值模拟的方法对氢气非预混燃烧流场进行了精细的预测.模拟所求解的控制方程为三维可压缩的无量纲形式的Navier-Stokes方程,采用六阶精度紧致差分格式,结合基于详细化学反应和输运过程的FGM化学反应机制,利用768个处理器核、共近4.53亿网格点进行了基于CPU的大规模高效并行计算,分析氢气非预混燃烧特性,并进一步探讨了浮力对氢气燃烧流场输运特性的影响.研究发现,由于氢气燃烧过程中产生不同扩散性质的化学组分,使燃烧过程中遵循优势扩散的行为.这将影响流场的输运特性和火焰不稳定性的形成.在浮力驱动的氢气优势扩散燃烧流场中,对流是质量、动量及热量输运行为的主要影响因素,而无浮力火焰中优势扩散主导着流场的输运特性.平均统计结果表明,有浮力和无浮力的燃烧流场中都可以捕捉到逆梯度输运现象,且浮力会促进逆梯度输运行为的发生.     

酱心独运

正酱在中国,历史久远,周王室甚至专门为制作肉酱而设置了一个官职,称之为"醢人"。据考证,《十三经》中提到的酱类有14种。孔子也说:"不得其酱不食。"除却本意,似也可通俗地理解为"酱"遇良材的惺惺相惜,有如川菜中少了郫县豆瓣酱,失之毫厘差之千里,菜肴更没有了灵魂。"酱"率百味之鲜,色泽红润,浓郁酱香里蕴含着时间沉淀的味道,各种酱料的灵活搭配,则成就     

面向心脏MRI分割的半监督空间一致性约束网络

精准分割心脏磁共振图像(MRI)分割对于心脏功能分析至关重要.当前基于数据驱动的神经网络模型极大地促进了心脏MRI分割的发展,然而对标注数据的依赖极大地限制了神经网络模型在心脏MRI分割领域的应用.为了降低神经网络模型对于标注数据的依赖,提出一种基于无监督空间一致性约束的半监督心脏MRI分割方法,在少量有标注数据的监督学习基础上,利用无标签数据在模型输入端和输出端分别进行空间变换后前后一致的特性,构建对于无标注数据的空间一致性约束.使用ACDC 2017心脏多组织分割数据集评估了所提出的方法,实验结果表明,相对于有监督学习,通过无监督数据的空间一致性约束能够显著提升模型的泛化能力;此外,相对于其他state-of-the-art的半监督方法,文中方法也拥有更优的泛化性能.