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2.
钢结构因具有多种优点而被广泛应用于工程建筑领域,但其在火灾高温环境下会丧失力学性能,造成结构失效,因此对钢结构进行防火保护成为关键。以偏高岭土、矿粉和憎水处理后的膨胀珍珠岩为主要原材料,模数为1.5的钾水玻璃为激发剂,制备非膨胀型钾基地聚物基防火涂料,并采用大板燃烧法研究该涂料在1 200 ℃下的防火性能;同时,对其在室温、1 000 ℃以及1 100 ℃热处理前后的力学性能、表观形貌、物相组成、微观结构演变进行了表征分析,探究地聚物在高温过程中的陶瓷化过程。结果表明:该防火涂料具有优异的防火能力,在1 200 ℃下进行2 h耐火极限试验后,钢板背面温度低于160 ℃;防火涂料在1 100 ℃高温热处理2 h后,抗压强度大幅增加至室温强度的5.8倍,达30.80 MPa;防火涂料基体的无定型地聚物相在800 ℃开始发生陶瓷化转变,1 100 ℃时生成的陶瓷相主要为钙长石、莫来石以及白榴石。 相似文献
4.
豆渣是大豆加工的副产品,具有产量大但应用不足的特点。为提高豆渣的利用率,开发新型豆渣产品。该实验对湖南邵阳霉豆渣进行微生物分离,旨在得到能利用豆渣营养物质的菌株。共分离33株菌,分别为乳酸菌13株,戊糖乳杆菌(Lactobacillus pentosus)、乳酸片球菌(Pediococcus lolii)、短乳酸杆菌(Lactobacillus brevis)、发酵乳杆菌(Lactobacillus fermentum)、融合魏斯氏(Weissella confusa);芽孢杆菌7株,枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)、贝莱斯芽孢杆菌(Bacillus velezensis);葡萄球菌9株,松鼠葡萄球菌(Staphylococcus sciuri)、克氏葡萄球菌(Staphylococcus kloosii)、鸡葡萄球菌(Staphylococcus gallinarum)、缓慢葡萄球菌(Staphylococcus lentus);2株酵母菌,库德毕赤酵母(Pichia kudriavzevii)、白地霉(Geotrichum candidum);2株霉菌,总状横梗霉(Lichtheimia ramosa)和伞房横梗霉(Lichtheimia corymbifera)。用白地霉、总状横梗霉和伞房横梗霉固态发酵豆渣,结果表明,发酵豆渣总酚和抗氧化活性明显高于未发酵的豆渣(p<0.05),发酵6 d,ABTS清除率和总酚含量达到最高,为92.67%和134.35 mg GAE/10 g,DPPH清除率为79.98%。证实发酵豆渣可提高豆渣营养价值,有助于豆渣在食品及其副产品的应用。 相似文献
5.
摘要:为了更好地发挥N元素在Nb微合金化钢筋中的作用,降低生产成本以及为钢筋成分设计提供理论依据。利用金相显微镜、扫描电镜、透射电镜、力学试验机对不同N含量的Nb微合金化高强抗震钢筋进行显微组织表征及力学性能测试,探究N含量对Nb微合金化钢筋的组织与力学性能的影响。研究表明,轧制过程中的奥氏体组织,随着N含量的增加,平均奥氏体晶粒有所减小;最终组织为铁素体和珠光体,随着N含量的增加,铁素体平均晶粒尺寸而减小,片层状珠光体的连续性增加,片层间距减小;析出相Nb(C,N)随着N含量的增大,沉淀析出的第二项颗粒体积分数增大,颗粒尺寸随之减小;在力学性能方面,屈服强度逐渐增加,抗拉强度先增加后减少。 相似文献
6.
针对薄板坯在凝固过程中容易出现铸坯裂纹、疏松、缩孔等质量问题,以某厂生产的高拉速薄板坯为研究对象,通过建立传热凝固有限元和元胞自动机相结合的CAFE模型,基于ProCAST平台开展凝固传热全过程数值计算,探究不同拉速下的结晶器末端坯壳生长情况、不同拉速对凝固传热过程的温度场和三维凝固组织的影响。结果表明,在不同的拉速下,坯壳在结晶器内不同高度处的厚度差异逐步分化,越是接近结晶器下口,坯壳减薄越发明显。拉速每增加0.2 m/min,结晶器末端的坯壳厚度减薄约0.2 mm,凝固末端液相穴的长度增加0.3 m。拉速提高时,铸坯横截面上晶粒总数目会随之减少,平均晶粒面积也呈现出减少的趋势。 相似文献
7.
8.
基于简单开式布雷顿循环的热管反应堆系统具有结构简单、固有安全、放射性泄漏风险低等特点,是小型可移动反应堆的潜在优势技术选项,其功率质量比是评价总体方案先进性的重要指标。本文以5 MW热管反应堆为研究对象,建立包含热管反应堆与开式布雷顿发电装置的方案功率质量比评估模型,对多种关键参数对总体指标的影响规律进行了探索。研究表明功率质量比随热传导途径上温差增大而先提高后降低,最优值则与堆芯基体最高温度限值正相关。在给定温度限值条件下,热管反应堆电源系统内热量传输途径上温差设计是热管反应堆优化设计的关键因素。未来可进一步细化模型,对压气机、涡轮、热管等进行更详细建模,提高模型准确程度。 相似文献
9.
针对当前黑盒环境中,主流的图像对抗攻击算法在有限的目标模型访问查询次数条件下攻击准确率低的问题,提出一种基于目标特征和限定区域采样的目标攻击算法.首先根据原始图像和目标图像生成初始对抗样本;然后在Simplex-mean噪声区域中进行扰动采样,并根据对抗样本和原始图像差异度以及目标特征区域位置决定扰动大小;最后将扰动作用于初始对抗样本中,使新的对抗样本在保持对抗性的同时缩小与原始图像的差异度.以常见的图像分类模型InceptionV3和VGG16等为基础,在相同的目标模型访问查询,以及与对抗样本和原始图像的l2距离小于55.89的条件下,采用BBA等算法对同一图像集和目标集进行攻击.实验结果表明,在同样的目标模型访问查询和l2=55.89的限制条件下,不超过5 000次目标查询时,在InceptionV3模型上该算法的攻击准确率比同类攻击算法提升至少50%. 相似文献
10.