化工新型材料

德国研制柔性超薄霍尔效应传感器霍尔效应传感器目前已在机器人及各种智能设备上获得广泛应用,成为一种标准的传感器。但目前常用的此类传感器为刚性材料制成,且体积较大(厚度约0.5mm)。德国莱布尼茨固体物理与材料研究所的研究人员,用聚酰亚胺或聚醚醚酮(PEEK)薄膜材料作为基底,在其上喷射形成约230nm厚度的金属铋层,导入微小的电极,研发出一种薄膜形状的霍尔效应传感器,这种新型传感器对磁信号的敏感性与目前常用的霍尔效应传感器相当,但厚度大大减低,特别是     

混炼工艺对含白炭黑胎面胶性能的影响

研究混炼工艺对含白炭黑的天然橡胶胎面胶硅烷化反应的影响，进而研究其对胶料各项性能的影响。结果表明：白炭黑与硅烷偶联剂的硅烷化反应温度集中在135～150 ℃区间内，随着有效硅烷化反应时间的延长，硫化胶的损耗因子减小，生热降低，滞后性能改善；当混炼温度达到150 ℃后，有效硅烷化反应时间对硫化胶的生热和滞后性能影响变小；白炭黑良好的硅烷化反应有利于提高硫化胶的耐磨性能。     

冻干参数对疫苗质量的影响

目的分析冻干参数对疫苗质量的影响,为进一步优化疫苗的冻干工艺、保障产品质量提供参考。方法取乙型脑炎减毒活疫苗半成品,分为4组,每组10批次,采取不同的保温温度及保温时间进行冷冻干燥,检测冻干疫苗的病毒滴度、残余水分及外观,分析不同的冻干保温温度和时间对疫苗质量的影响。结果 4组各10批冻干疫苗的病毒滴度均在5.7 lg PFU/ml以上;水分含量均低于3%的标准要求,疫苗外观均能达到本公司质量标准。以(23±1)℃冻干10 h对疫苗的综合影响最小,(24±1)℃冻干10 h对疫苗病毒滴度的影响最大,而冻干疫苗中的残余水分随冻干时间的延长而降低。结论冻干参数对疫苗质量存在明显的影响,特别是温度和时间参数,温度低有利于疫苗活性的保护,温度高有利于水分的干燥;时间短有利于疫苗的活性,时间长有利于水分的干燥。因此,在保证外观的前提下,应综合验证冻干条件对不同疫苗的影响,采取合适的冻干时间和温度,以保障疫苗质量。     

聚羧酸系减水剂的制备及性能研究

在水溶液中,以活性单体聚合法合成了一种含羧基、磺酸基、聚氧乙烯基等功能基团的聚羧酸系减水剂,原料配比MAS∶AA∶PA=1∶3∶1,反应时间3 h,温度90℃,引发剂用量2%。该减水剂在建筑石膏中掺量为0.7%时,减水率可达18.7%,且可以抑制建筑石膏流动度经时性损失,还同时提高硬化体的强度。静电斥力和空间位阻效应的协同作用是减水剂在建筑石膏中的主要作用。     

基于推断策略多介质反应温度控制系统研究与实现

针对反应釜夹套多种热/冷介质温度自动控制检测硬件复杂、实现困难等问题,分析了夹套介质切换操作过程,提出了基于推断识别的夹套介质自动切换解决方案,最大程度地简化了系统硬件配置。通过记忆阀门操作推断识别夹套内当前介质,替代在线检测与分析物质成分检测系统。分析了影响压空时间的因素,关联了压空时间与压空用压缩空气压力的关系,并根据压空操作时间推断判定夹套介质压空终点,解决了传感器检测压空操作终点存在的问题。设计了基于推断识别的夹套介质自动切换控制系统,实际应用中克服了人工操作过程复杂、效率低和易出错等问题。实际应用表明,该方案介质切换的效率高、安全可靠。     

热处理对雕塑用铜铝合金微观组织和力学性能的影响

以雕塑用铜铝合金为对象,研究不同退火温度对其微观组织和力学性能的影响。结果表明,随着退火温度的提高,铜铝合金的抗拉强度不断降低,伸长率逐渐增大。退火温度为300℃时,铜铝合金的综合力学性能最优。     

大切深外圆车刀刀片紧固螺钉断裂失效分析

在石油化工及核电装备的制造中,大型厚壁筒类零件切削加工量很大,车削加工过程中刀具上的紧固螺钉断裂失效严重,导致生产中停机频繁,极大降低了刀具的使用寿命和生产效率。针对此种大切深车刀进行了三维结构建模,结合生产实际并以有限元仿真为研究手段,分析螺钉失效的根本原因,为提出有效提高螺钉寿命的措施提供理论支持。分析结果表明:在大切削深度加工条件下,刀片紧固螺钉失效的主要原因为"切削力与切削热耦合作用下的剪切疲劳失效。"切削热-力耦合作用加速了紧固刀片螺钉的疲劳失效,使用寿命降低较快。     

乳液原位加氢制备氢化丁腈橡胶的热氧老化性能及寿命（英文）

使用乳液原位加氢法选择性氢化丁腈胶乳制备了氢化丁腈橡胶(HNBR),对其热氧老化性能进行了研究。主要运用热重分析(TGA)并结合Flynn-WallOzawa法计算了热空气降解活化能,同时采用傅立叶变换衰减全反射红外光谱分析跟踪考察了HNBR在热氧老化过程中微观结构的变化。此外,通过对HNBR的物理机械性能的跟踪研究,计算了其老化温度系数及老化寿命与老化温度之间的关系,为HNBR在耐热领域中的应用提供理论依据。     

基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类研究

针对实体产业对科技资源的服务需求,以服务效应作为资源文本分类标准,提出一种基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类模型。设计了包含词嵌入层、卷积层、双向门控循环单元层、注意力机制层和softmax层的多元神经网络通路;在此基础上采用基于需求—效应—资源分类策略,完成了从定性科技资源需求到定量资源服务效应求解,再到定性科技资源输出的映射变换,重点解决了分布式科技资源局部和全局语义特征形式多样、文本长距离依赖特征显著、重要资源信息难以准确识别的问题,进而从分布式科技资源空间中快速准确地获取效应知识,提升实体产业产品研发效率和创新能力;通过万方专利科技资源数据集验证了所提方法的可行性和有效性,为更加全面地挖掘资源文本特征和按需服务实体产业提供了一种新的思路和手段。