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11.
激光测厚具有安全可靠、测量精度高、测量范围大等优点,广泛应用于纸张、电池极片等薄膜类材料厚度的在线测量。带材宽幅方向扫描测厚时由于扫描架往复运动会产生机械振动,影响在线测厚精度。针对该问题,以锂离子电池极片厚度测量为例,使用双激光差动式测厚平台对电池极片和铜箔分别进行厚度测量,然后对测厚数据进行频谱分析,探究其振动规律的相似性,并基于频谱分析结果采用滑动带阻滤波方式对测厚数据进行处理,滤波后极片和铜箔的厚度极差分别降低了33.4%和73.8%,有效过滤了机械振动导致的测量误差,可满足极片和铜箔厚度测量的精度要求。 相似文献
12.
针对传统PET材料不具备抗菌、不耐洗等问题,以煎煮法为基础,以草珊瑚、艾叶和薄荷为原料,制备含植物活性成分的溶液,其具有抗菌、杀菌的作用;以溶胶-凝胶法为多孔材料制备方法,用十六烷基三甲基溴化铵、十二烷基苯磺酸钠表面活性剂为模板剂,正硅酸乙酯为有机硅源,氨水为催化剂,乙醇和乙醚为助溶剂,在水-乙醇-乙醚体系中合成多孔二氧化硅微球;然后,多孔二氧化硅微球与提取液混合制备含植物活性成分的多孔二氧化硅分子巢;最后以制备的多孔二氧化硅分子巢与普通的聚酯切片用熔融纺丝工艺进行造粒、纺丝,得到具有抗菌、杀菌和耐洗的多功能涤纶纤维.通过SEM微观观察和力学性能测试、抗菌试验、耐洗性测试,对上述制备的多功能涤纶纤维性能进行验证.结果表明:在模板剂总浓度为0.029 mol·L-1、V醇:V醚=20:20、两种表面活性剂比为4:1时,得到的多孔SiO2微球排列规整;当多孔二氧化硅分子巢掺量(质量分数)在0.5%~1%时,通过熔融共混纺丝得到的新型多功能涤纶纤维力学性能表现最优;当多孔二氧化硅分子巢掺量(质量分数)在1%时,得到的新型多功能涤纶纤维的抗菌性能达到87.9%.而二氧化硅分子巢掺量越高,纤维材料越耐洗.以上结果说明本试验制备涤纶纤维的方案可行. 相似文献
13.
近年来在下扬子地区页岩气地质调查井所获取的地层岩心资料,揭示该地区下志留统风暴沉积较为发育。基于精细的岩心观察描述,详细分析了下扬子地区下志留统高家边组下段中上部风暴沉积的特征,并阐明了风暴作用对泥页岩的影响。研究表明:研究区风暴岩岩性偏细,以粉砂岩为主,石英含量较高,结构成熟度较低,具2种不同的粒度概率曲线;主要发育底部冲刷面、块状层理、平行层理、丘状交错层理、波纹交错层理、准同生变形构造等沉积构造;垂向上主要识别出4种风暴沉积序列,均具有从底到顶粒度变细的沉积特征,不同的沉积序列与风暴流能量的强弱有关。下扬子地区早志留世频繁的风暴活动与研究区的古地理背景和古气候条件具有内在联系。特大型风暴对浅海陆棚深水区的细粒泥质沉积物特征产生重要影响,包括降低有机质含量、减少单层厚度、破坏垂向连续性、改变原始沉积构造和侧向稳定性等,总体上降低了泥页岩的品质。因此,研究认为在页岩气的勘探和评价过程中应重视风暴因素对陆棚深水区原始泥质沉积物的影响。 相似文献
14.
三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。 相似文献
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18.
探讨不同质量浓度雪菊精油对希氏肠球菌(Enterococcus hirae)N47产酪胺的影响机制。利用反转录实时定量聚合酶链式反应分析E. hirae在雪菊精油作用下酪氨酸脱羧途径相关基因的表达情况;利用高效液相色谱法检测不同质量浓度雪菊精油对E. hirae产酪胺的影响。并将E. hirae接入到含不同质量浓度雪菊精油的熏马肠中发酵,评估香肠pH值、菌落总数和酪胺积累量。结果表明:在E. hirae纯培养体系和熏马肠体系中,雪菊精油通过抑制微生物的生长和酪氨酸脱羧途径中tyr DC、tyr P基因的表达,降低酪胺的积累量(P<0.05)。当雪菊精油添加量为1/2最小抑菌浓度(minimal inhibitory concentration,MIC)和MIC时,熏马肠中酪胺的含量分别为78.52 mg/kg和45.83 mg/kg,较对照组分别减少了64.72%和79.41%。 相似文献
20.
光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。 相似文献