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新型光致抗蚀剂在不锈钢标牌制作中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
一、新型光致抗蚀剂的使用原理新型光致抗蚀剂是一种液体感光性丝网印刷材料,它是通过丝网印刷的方法,满版印刷到所选定的金属基材上,低温快速烘干。用备好的照相底片在紫外线下感光,使用非常稀的碳酸钠水溶液,显影,烘干坚膜,形成牢固并能抵抗各种腐蚀剂腐蚀的“抗蚀”图形。二、工艺过程以普通不锈钢和钛金面不锈钢为例说明金属标牌的制备工艺。检验,成品检验,成品①去油用稀碱水溶液或洗涤剂冲洗,或用溶剂浸洗。用清水漂洗、烘干。②用120~180目丝网,将金属表面满版印刷上光致抗蚀剂。由于光致抗蚀剂是一种高感光度的化…  相似文献   
2.
某公司仓库储区和货位的分析与改进   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对某公司仓储管理中储位管理存在的问题,对该公司的储区和货位进行了分析,提出了动静储区分区的改进方案,分区后总行走时间减少了近61%.此外,还对动储区建立整数线性规划模型,以作业人员行走时间最短为目标,进行了优化,给出动储区具体货位分配方案.  相似文献   
3.
锂金属是下一代二次电池的理想负极材料。然而,锂枝晶生长存在安全隐患,并导致电池Coulombic效率低,这严重制约了锂二次电池的商业应用。目前,人们对锂的沉积生长机制在原子尺度上还了解甚少,同时对锂枝晶的成因也众说纷纭。近年来,机器学习在计算材料学中的应用使得许多以前无法实现的进步成为可能,本文综述了机器学习原子势在锂金属负极研究中的应用。  相似文献   
4.
锂离子电池高还原性负极表面的固体电解质界面膜(SEI)是影响电池电化学性能与稳定性的关键组分,但SEI的形成涉及多尺度、多物理场下的复杂过程,且组分异常复杂。在电池外壳“黑箱”环境下,现有的非原位技术对其表征无能为力,而原位技术又难以得到较高真实度的结果,难以深入理解SEI的相关机制。采用数学的方法对SEI进行建模研究,有望将复杂的物理场进行解耦,进而精准描述SEI的形成和演化的机制与过程,是近年来电池领域的研究热点。本文按对象尺度由小到大从原子到介观尺度逐渐增大的顺序分别总结了第一性原理分子动力学、反应力场分子动力学、经典分子动力学、蒙特卡罗算法、宏观性质建模在SEI建模研究中的应用进展,介绍其在指导电极材料开发及电解液改性方面的成功案例,着重讨论分析了多尺度建模研究SEI的难点与不足。并提出针对SEI的电化学势场特性建立力场算法平台,采用动力学蒙特卡罗方法和机器学习辅助将模型拓展到数万直至数亿原子,并通过逐级计算结合试验验证及专家评估促使收敛,获得具有量子力学精度且带电化学势场的SEI模型,有望实现SEI的长时域建模。  相似文献   
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