超细高氯酸铵的制备及改性技术研究进展

介绍了固体推进剂的发展方向、要求,阐述了超细粒子制备和改性的意义、高氯酸铵在高能推进剂中的作用以及超细化和改性的重要性,研究了超细高氯酸铵（UFAP）的制备和改性技术现状,提出了UFAP制备和改性中存在的问题以及超临界流体沉积技术在超细高氯酸铵的制备和改性方面的优越性。     

基于红外激光智能监控装置的设计及应用

该智能监控装置包括可旋转摄像机、处理器、激光红外灯、存储器、传输线缆、显示器、云台。可旋转摄像机设于云台上，该处理器与感光元件、激光红外灯、存储器相连；可旋转摄像机包括镜头和摄像机机身，该系统还包括视频编码器、红外感应器；编码器、红外感应器分别与处理器相连；视频编码器还与可旋转摄像机相连，该智能监控装置在无人员流动时处于停止工作状态，节约了电能、减少了存储空间，还可以实现在无人参与的情况下对可疑人物的跟踪监控。     

含超细高氯酸铵核-壳型复合材料的制备

用超临界流体沉积技术中的SAS法制备了超细HMX，AP，CL-20以及Al—FPM2602核-壳型复合材料。通过氟橡胶FPM2602在超细HMX，AP，CL-20和Al混合物表面的沉积，达到对混合物进行包覆改性的目的。吸湿性试验表明，该核壳型复合材料的抗湿能力得到明显提高。对该超细核壳型复合材料进行了撞击感度、火焰感度、爆发点测试。结果表明，与未包覆的混合物相比，该超细核-壳型复合材料的性能有了一定的提高。超临界流体沉积技术中的SAS法是制备含水溶性超细含能复合材料的绿色环保方法。     

碳化硅与石墨微粉混合物气相化学分离方法的研究

根据石墨和碳化硅石氧化温度不同的原理,采用焙烧混合物的方法使碳化硅和石墨混合物中的石墨微粉和空气氧化反应,生成二氧化碳气体,从而达到分离提纯碳化硅的目的,最后得到石墨微粉与氧气反应的最佳条件,为工业应用提供技术支持。     

影响超细含能核-壳型复合材料制备的因素研究

为了改善和提高超细含能材料的实际使用效果,用超临界流体沉积技术中的超临界反溶剂法(SAS)制备了超细HMX、超细AP、超细HNIW、Al-FPM2602核-壳型复合材料,探讨了工艺条件对该核-壳型复合材料包覆效果的影响,通过单因素试验对影响包覆效果的主要因素进行了研究.试验结果表明,影响包覆效果的主要因素有初始浓度、温度、终点压力.在加入15mL乙酸乙酯、终点压力9.0MPa、温度38℃的条件下,复合材料的吸湿率较小,即复合材料的包覆效果较好.     

超细CL-20/Cr2O3复合物的制备、表征与性能

为降低六硝基六氮杂异戊兹烷（简称HNIW,CL-20）的机械感度,采用溶胶-凝胶法结合超临界干燥技术,制备出了平均粒径为1~2μm的超细CL-20/Cr2O3复合含能材料。用扫描电镜（SEM）和傅里叶变换红外光谱（FT-IR）对CL-20/Cr2O3复合物的形貌、粒径大小、复合方式进行了表征,并对其撞击感度、摩擦感度进行了测试。结果表明,CL-20与多孔性Cr 2 O 3气凝胶之间为物理复合,超细CL-20/Cr 2 O 3复合物撞击感度的特性落高值提高了230.2%,摩擦感度降低了30%。     

超细RDX/Ni混合炸药的制备及其撞击感度研究

以超细黑索今(RDX)为原料,在其中加入一定量、一定粒度的Ni粉,通过干混法和湿混法2种方法制备出超细RDX/Ni混合炸药,并对其撞击感度进行测试.通过分析其爆炸概率,进而得到镍粉的含量和粒度对超细黑索今(RDX)撞击感度的影响规律以及制备方式对撞击感度的影响.     

超临界流体反溶剂法制备超细HMX传爆药

为了克服超细炸药在常规包覆过程中易团聚的缺点,采用超临界流体反溶剂法( SAS)制备了以亚微米HMX为主体炸药的超细传爆药,探讨了工艺条件对亚微米HMX包覆效果的影响.结果表明,影响亚微米HMX包覆效果的主要因素有初始浓度、系统温度、系统压力、平均压力升高速率和平均压力下降速率.在加入20 mL的乙酸乙酯、系统压力9....     

多尺度YOLOv5的太阳能电池缺陷检测

为了实现电致发光（Electroluminescent,EL）条件下太阳能电池的高精度裂纹和碎片缺陷检测，将多尺度YOLOv5(You Only Look Once version 5)模型用于真实工况下的太阳能电池缺陷检测。首先，提出一种融合可变形卷积（Deformable Convolutional Networks Version 2,DCNv2）和坐标注意力（Coordinate Attention,CA）的改进特征提取网络，拓宽小目标缺陷的感受野，有效增强小尺度缺陷特征的提取。其次，提出一种名为CA-PANet的改进路径聚合网络（Path Aggregation Network,PANet），将CA与跨层级联整合在路径增强结构中，实现浅层特征的复用，使深层特征和浅层特征结合，增强不同尺度缺陷的特征融合，提高缺陷的特征表达能力，提升缺陷检测框的准确度。轻量级CA的计算成本低，保证了模型的实时性。实验结果表明，融合DCNv2与CA注意力的YOLOv5模型平均精度均值（Mean Average Precision, mAP）值可达95.4%，较YOLOv5模型提高3%，较YOLOX...