低温等离子体在涤纶表面改性中的应用

针对涤纶亲水性能差的问题,采用低温等离子体对涤纶织物进行表面改性处理,探究在气压为300 Pa,功率为5.5 W时介质阻挡放电等离子体对涤纶织物性能的影响。测定处理后织物的动摩擦因数、强力、亲水性等性能以及放置过程中的性能变化,并对涤纶的微观形态以及表面化学成分进行表征,分析涤纶的等离子体改性机制。结果表明:等离子体对涤纶表面刻蚀,在纤维表面产生裂痕和空洞,增大了纤维的表面积;动摩擦因数随着等离子体处理时间的延长而增大,强力随处理时间的延长而降低,最高降低了25%;处理后织物的毛细效应提高了75%,对水的接触角降低了33.3%,涤纶表面羟基增多,有效改善涤纶的吸湿性与亲水性;等离子体处理涤纶具有一定的时效性。     

静电纺丝法制备PAN/Fe3O4磁性纳米纤维

采用化学共沉淀法制备纳米四氧化三铁,选用曲拉通X-100为分散剂,利用静电纺丝法制备PAN/Fe3O4磁性纳米复合材料。X射线衍射仪(XRD)验证了四氧化三铁在复合纳米纤维中的存在。同时使用扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)对复合纳米纤维的微观形貌和Fe3O4在纤维中的分布进行了观察,利用热重(TGA)对纳米复合材料的热稳定性进行分析;通过磁性实验分析了纳米复合材料的磁性性能。结果表明,所制备PAN/Fe3O4磁性纳米纤维成型良好,且Fe3O4磁性颗粒在纤维中分散均匀,其与PAN是物理复合。纳米复合材料具有一定磁性,并可由磁性颗粒的加入量进行控制。     

钢包复合结构体的钢包底内衬膨胀缝对钢包应力的影响研究

膨胀缝对钢包复合结构体的热应力具有重要影响,热膨胀应力是其损坏的重要原因之一,所以热膨胀应力计算具有很大的实用价值。内衬之间的膨胀缝问题可以归结为一类接触问题,建立了其物理模型。基于有限单元法,建立了钢包复合结构体中包底内衬膨胀缝的有限元模型,研究了各层膨胀缝的接触应力。研究结果表明:设置2mm膨胀缝可以降低的接触应力为内衬耐压强度的1/6～1/5。     

333.15 K K+,NH4+//Cl-,SO42——H2O和K+,NH4+//Cl-,SO42——(CH2OH)2-H2O体系固液相平衡

采用等温溶解法研究333.15 K体系（K⁺,NH₄⁺//Cl^-,SO₄^2--H₂O）和（K⁺,NH₄⁺//Cl^-,SO₄^2--（CH₂OH）₂-H₂O）[w（（CH₂OH）₂）=30%]的固液相平衡关系。测定了平衡溶液的溶解度数据及物化性质,包括密度、黏度、折射率、pH。根据实验数据,绘制了相应的干盐相图、水图及物化性质-组成图。实验中的物化性质（黏度、密度、折射率、pH）随J（2NH₄⁺）的变化呈现相似性规律。实验结果表明：在333.15 K下,体系（K⁺,NH₄⁺//Cl^-,SO₄^2--H₂O）和（K⁺,NH₄⁺//Cl^-,SO₄^2--（CH₂OH）₂-H₂O）[w（（CH₂OH）₂）=30%]的相图相似,均含有一个四元共饱和点,四条单变曲线及四个固相结晶区域。这两个体系均为复杂体系,存在（K,NH₄）Cl、（NH₄,K）Cl、（K,NH₄）₂SO₄、（NH₄,K）₂SO₄四种固溶体。实验所获数据和结论,可优化以硫酸盐型固体废弃物为硫酸根来源,转化法生产硫酸钾工艺。     

基于校园网的信息安全策略的研究

本文主要研究了信息安全所涉及的领域,网络安全的基本要素,制定和实施网络安全措施的基本原则和网络安全管理的主要技术.     

基于k-means聚类的无导词义消歧

无导词义消歧避免了人工词义标注的巨大工作量,可以适应大规模的多义词消歧工作,具有广阔的应用前景。这篇文章提出了一种无导词义消歧的方法,该方法采用二阶context 构造上下文向量,使用k-means算法进行聚类,最后通过计算相似度来进行词义的排歧. 实验是在抽取术语的基础上进行的,在多个汉语高频多义词的两组测试中取得了平均准确率82167 %和80187 %的较好的效果。     

机械部腐蚀数据库应用系统的结构设计和实现

本文介绍了一种腐蚀数据库应用系统的结构和实现，采用ＦＯＸＰＲＦＯＲＤＯＳ开发，用户界面友好，操作简单。     

中文维基百科的结构化信息抽取及词语相关度计算方法

维基百科作为一个以开放和用户协作编辑为特点的Web 2.0知识库系统,具有知识面覆盖度广,结构化程度高,信息更新速度快等优点。然而,维基百科的官方仅提供一些半结构化的数据文件,很多有用的结构化信息和数据,并不能直接地获取和利用。因此,该文首先从这些数据文件中抽取整理出多种结构化信息;然后,对维基百科中的各种信息建立了对象模型,并提供了一套开放的应用程序接口,大大降低了利用维基百科信息的难度;最后,利用维基百科中获取的信息,该文提出了一种基于链接所对应主题页面所属类别的词语语义相关度计算方法。     

基于子主题区域划分的多文档自动文摘方法

为解决词频矩阵的词频维数过大和矩阵过于稀疏的问题,提出一种子主题区域划分的多文档自动文摘方法。使用知网进行概念获取,建立概念向量空间模型,代替传统的词频向量空间模型。在概念向量空间模型的基础上,利用一种改进的层次分割法对文档集合进行子主题划分,从各个子主题中抽取出满足一定数量的句子作为文摘。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于局部主题关键句抽取的自动文摘方法

自动文摘是语言信息处理中的重要环节。该文提出一种基于局部主题关键句抽取的中文自动文摘方法。通过层次分割的方法对文档进行主题分割,从各个局部主题单元中抽取一定数量的句子作为文章的文摘句。通过事先对文档进行语义分析,有效地避免了数据冗余和容易忽略分布较小的主题等问题。实验结果表明了该方法的有效性。