罐头涂料

<正>201501050多异氰酸酯-聚氨酯厅罐涂料组合物:WO2014-29 700[国际专利申请,英]/德国:Bayer Material Science AG(Hupka,Florian等).-2014.02.27.-22页.-EP2012/180 969(2012.08.20);IPC C08G18/40题述厅罐涂料组合物含有多异氰酸酯-聚氨酯树脂,该树脂由下述混合物反应制得:(a)至少一种多异氰酸酯;(b)至少一种多元醇;(c)至少一种多环氧化物;     

聚醚多元醇中羟值测试条件改进

通过在分析测试的后步环节用水代替吡啶作为反应样品的溶剂,实现对聚醚多元醇羟值测定方法的条件改进,从而降低实验中的吡啶试剂对环境和人体的影响和危害。     

利用奇异谱分析的深度神经网络语音增强方法

针对现有深度神经网络语音增强方法对带噪语音的去噪能力有限、语音质量提升不高的问题，提出了一种基于奇异谱分析的深度神经网络语音增强方法。通过引入奇异谱分析算法对带噪语音进行预处理，以初步分离得到语音信号与噪声。接着将语音信号与噪声用于深度神经网络模型得训练，以得到性能更优的网络模型，从而使得本文方法具有更好的性能。最后在重建干净语音的环节中，同时使用神经网络估计得到的对数功率谱和带噪语音的对数功率谱，并加入了权重系数，使得本文提出的方法可以适应不同信噪比的情形，有效的去除背景噪声，降低语音信号的失真。本文通过仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。      

基于FOA的变分模态分解在轴承故障诊断中的应用

变分模态分解(VMD)广泛应用于故障诊断中,从振动信号中提取故障特征是故障诊断过程中的关键部分。针对强背景噪声和脉冲干扰下滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出了一种新的基于果蝇优化算法(FOA)的变分模态分解的轴承故障诊断方法。首先,利用果蝇优化算法自适应优化VMD的惩罚参数α和分解数K,获取最优参数组合;然后,对信号进行VMD分解,得到K个模态分量;最后,基于峭度最大化准则选取最优模态分量进行包络解调分析,提取出故障特征频率。通过仿真信号分析、实际故障轴承信号验证以及与基于果蝇优化算法的多分辨奇异值分解(MRSVD)方法进行对比,证明了所提方法的有效性。     

一种配电线路漏电流精确计算方法

漏电流的准确计算对于保证人身和设备安全是非常重要的。由于非线性电力电子器件的广泛应用，配电线路的漏电流为交直流混合复杂信号，目前的计算方法难以精确计算。为此，提出了一种结合全相位傅里叶变换的方均根值算法。以漏电流仿真值作为基准值，根据采样数据的方均根值、基准值以及全相位傅里叶变换的计算值来计算配电线路的漏电流，高效准确。算例证明了算法的准确性与有效性，为配电网漏电流的准确计算提供了一种新方法。     

浅谈粘胶短纤维酸性废水中硫酸根的处理与资源化

目前,社会各界对废水处理的重视程度不断提高,在降低废水对环境的污染的同时,提高资源的回收与利用效率。基于此,本文将通过对粘胶短纤维酸性废水中硫酸根处理与资源化的试验,分析pH值、氯化钡与碳酸钡量、搅拌时间与速度、反应温度对硫酸根沉淀的影响,进而获得处理、资源化硫酸根的方式,降低废水中的污染成分,为相关人员提供参考。     

磁控溅射离子镀金装饰膜的研究

采用磁控溅射离子镀技术在316不锈钢表面制备TiN层和Au层,TiN层的厚度分别为0.620μm、0.997μm和1.389μm,反应沉积时间分别为60min、100min和140min,Au层的厚度均为0.13μm左右。测试了镀金层的镀层表面形貌、色泽、耐腐蚀性能和耐磨性能。结果表明,镀膜的反应沉积时间不同时,镀层表面均较致密,中间层TiN层的厚度对颜色没有明显的影响,镀层的耐腐蚀性和耐摩擦性能良好。     

铁-镍双掺杂方钴矿的合成与热电性能

采用微波加热合成结合放电等离子体烧结制备了铁-镍双掺杂方钴矿Co_(3.8-x)Fe_xNi_(0.2)Sb_(12) (x=0.05, 0.10, 0.15, 0.20)块体材料,并对其物相组成、晶粒尺寸、元素分布、热电性能等进行了系统研究。X射线衍射分析表明,样品X射线衍射峰与单相CoSb_3相符;场发射扫描电镜分析表明,样品晶粒尺寸为1～3μm、平均尺寸为1～2μm,各元素均匀分布;电性能分析表明,Ni/Fe双掺杂对电输运性能有进一步改善,最高功率因子为2.667×10~3μW·(m·K~2)~(-1);热性能分析表明,Fe掺杂对晶格热导率影响较小,晶格热导率与晶粒尺寸有关,主要热输运机制为晶界散射,Co_(3.65)Fe_(0.15)Ni_(0.2)Sb_(12)的最小晶格热导率为2.8 W·(m·K)~(-1)。Co_(3.7)Fe_(0.1)Ni_(0.2)Sb_(12)在773 K获得最大热电优值0.50,显著高于传统方法制备的Ni/Fe单掺杂或者双掺杂样品。