“面饰”原则下材料的显现与隐匿

从森佩尔的"面饰"观点以及路斯、柯布西耶对材料观点的发展,阐述了材料在空间氛围的营造中材料属性的显现,以及涂料凸显建筑几何形式的同时对自身材料属性的隐匿。材料的本质属性得到了进一步阐释,完善了材料作为面饰的属性特征。     

响应面法设计与优化稀土尾矿基地聚物

稀土提取过程中会产生大量的稀土尾矿，长期堆存会带来严重的环境问题。地聚物是一种新型的硅铝 酸盐无机聚合物，因其优异的性能而受到广泛关注。以稀土尾矿为原料，采用响应面法中的中心复合设计对 n（Si）︰n （Al）、碱激发剂 NaOH 溶液浓度和稀土尾矿掺入量 3 个因素进行了建模，设计和优化了稀土尾矿基地聚物原料配 比。通过方差分析对试验数据进行了统计分析，并利用曲面图研究了参数之间的相互作用及对抗压强度的影响规 律。结果表明，优化后的因素值为 n（Si）︰n（Al）=2.5、NaOH 溶液浓度为 25 mol/L、稀土尾矿掺入量为 38.22%，地聚物 试样 3 d 的抗压强度可达到 58.84 MPa。采用 XRD、XRF、FTIR、SEM 和 XPS 等分析对原料和地聚物试样进行了表 征，发现偏高岭土和硅灰作为铝硅酸盐前驱体，稀土尾矿作为骨料，通过溶解、缩聚重组和固化等地聚合反应过程 成功生成稀土尾矿基地聚物。在此过程中，稀土尾矿以凝胶包裹的形式存在，作为骨料起到骨架和填充作用增强 了地聚物的抗压强度。     

神经网络全局势函数在多相催化中的应用

当今的多相催化研究需要新的技术和方法从原子尺度上表征活性中心结构和反应中间体。本文作者课题组近期开发了理论模拟新技术来探索催化剂活性位点结构，即基于神经网络势函数的大规模原子模拟（LASP）软件中实现的全局神经网络势函数计算方法。本文介绍了该方法可以显著降低催化体系的计算代价，而维持与密度泛函理论同一级别的计算精度，从而解决多相催化中的许多复杂问题。本文对神经网络势函数方法的实现细节和目前已实现的应用场景进行了详细介绍。神经网络势函数可以用来预测材料晶体结构，理解高压氢化条件下TiO₂表面的结构演化和确定三元氧化物ZnCrO晶相中合成气制甲醇活性位点。最后文章分析了神经网络势函数的局限性和今后可能的三个研究方向，即材料性质预测、多元素体系神经网络势函数构造和化学反应拟合。     

炭黑N660/裂解炭黑并用在轮胎气密层胶中的应用研究

研究炭黑N660/裂解炭黑并用对溴化丁基橡胶(BIIR)气密层胶性能的影响。结果表明:裂解炭黑粒径大于炭黑N660;随着裂解炭黑用量的增大,胶料的门尼粘度提高,t10和t90总体延长,加工安全性能较好,硫化速度较慢;与纯炭黑N660胶料相比,添加裂解炭黑的胶料物理性能总体降低,炭黑N660/裂解炭黑并用比为40/20的胶料综合物理性能较好,成本降低;炭黑N660/裂解炭黑并用胶料的耐热氧老化性能和气密性较好。     

响应面法优化金枪鱼复合冰衣液配比

为了保持金枪鱼食用品质,延长货架期,利用Box-Behnend实验设计响应面法对金枪鱼复合冰衣液进行优化配比,并采用熵权法对持水力、色差和盐溶性蛋白含量计算总评分。建立了以总评分为响应值的二次多项式回归模型,经方差分析和回归拟合,得到复合冰衣液最佳配比质量分数:迷迭香酸0.3%,乳酸钠3.4%,竹叶抗氧化物0.12%。采用最佳配比复合冰衣液对金枪鱼进行镀冰衣处理,贮存6个月后测定持水力、蒸煮损失、盐溶性蛋白、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)等指标,对复合冰衣液保鲜效果进行验证。结果表明,相比于对照组,复合镀冰衣组能够抑制微生物生长,有效减缓TVB-N值增加,具有更好的持水力、盐溶性蛋白含量和色差值,有效保持金枪鱼的新鲜度。     

六边形形状记忆合金蜂窝材料面内变形特性的研究

采用数值模拟方法建立六边形蜂窝材料模型,以形状记忆合金作为基体材料,研究了六边形形状记忆合金蜂窝材料在面内冲击载荷作用下的变形响应特性。重点讨论了冲击速度和温度对变形模式的影响。研究结果表明,在低速和中速冲击条件下,六边形形状记忆合金蜂窝材料表现出均匀的变形模式,温度对六边形形状记忆合金蜂窝材料变形模式的影响可以忽略。     

高性能多孔Fe/N共掺杂碳纳米管电催化剂研究

开发高性能、低成本的氧还原催化剂是降低燃料电池成本的关键之一。过渡金属-氮-碳材料具有催化活性高、成本低、环境友好等优点，被认为具有广阔的应用前景。该文提出了一种简单的聚多巴胺改性碳纳米管的方法，在碳纳米管（CNTs）表面包覆聚多巴胺（PDA），通过高温裂解CNTs@PDA和FeCl₃复合物制备多孔CNTs@Fe/N/C电催化剂。用TEM、BET、Raman和XPS对制备的催化剂的形貌和组成进行了表征。电化学结果表明，CNTs@40% Fe/N/C催化剂的半波电位高达0.881 V，接近于商业化Pt/C催化剂。此外，CNTs@40% Fe/N/C催化剂亦具备优异的抗甲醇干扰性及稳定性，是一种有良好实际应用前景的燃料电池非贵金属氧还原电催化剂。