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1.
使用低温等离子体技术对毛织物进行预处理,通过毛织物数码印花润湿性能的试验数据,确定低温等离子体预处理的最佳工艺参数;通过断裂强力、得色量及渗透率等各项指标,研究低温等离子体预处理对毛织物数码印花性能的影响。结果表明,毛织物的低温等离子体预处理最佳工艺参数为:输出功率60 W,处理时间60 s,气体流速1.50 L/min;经低温等离子体预处理后数码印花毛织物的断裂强力、得色量(K/S值)及渗透性能均有明显提升;染色牢度基本保持不变,织物手感变硬变差。 相似文献
2.
进行了TC17钛合金低温铣削试验,研究了不同切削条件下的已加工表面粗糙度。采用回归分析方法建立了表面粗糙度经验模型,研究了射流温度、每齿进给量、铣削速度和径向切削深度对表面粗糙度的影响规律。基于BP神经网络建立了表面粗糙度预测模型,并与经验模型进行了对比分析。研究结果表明,基于经验模型表面粗糙度值与参数间存在强相关性(R2=0.92),对表面粗糙度影响最大的因素为每齿进给量,然后依次是射流温度、径向切削深度、铣削速度,预测值与试验值均方误差为1.73×10-4 μm2,最大相对误差为8.81%,误差变化幅度较大;而基于神经网络模型的预测值与试验值均方误差为3.53×10-5 μm2,最大相对误差为3.64%,误差变化幅度较小,与经验模型相比,神经网络模型的预测精度和泛化能力更高,可更好地实现各参数对表面粗糙度影响的预测。 相似文献
3.
赵维平王佳 《高科技纤维与应用》2022,(6):27-32
针对于可溶性陶瓷纤维给出一种表面改性的工艺,探讨了表面改性对于可溶性陶瓷纤维抗拉强度、加热永久线变化、导热系数性能的影响,得出了其对耐候性有利的评价。同时,探讨了表面改性对于可溶性陶瓷纤维降解性的影响,给可溶性陶瓷纤维长期储存提供了解决方案。 相似文献
4.
石英玻璃相对于金属、晶体、陶瓷等大多数固体材料具有更小的机械振动能量损耗,是许多精密测量器件的首选材料。本文测试对比了四种类型(Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类和Ⅳ类)石英玻璃的振动能量损耗特性,从材料化学组分和结构缺陷方面分析了石英玻璃本征损耗的影响因素及作用机理。结果表明:Ⅰ类和Ⅱ类石英玻璃的本征损耗显著大于Ⅲ类和Ⅳ类石英玻璃,主要是由金属杂质含量高和气泡等级低造成的;羟基含量不是影响石英玻璃本征损耗的主要因素;表面损耗是石英玻璃器件振动能量损耗的主要来源之一,可以通过湿法刻蚀消除。 相似文献
5.
沥青与集料的黏附性是沥青混合料水稳定性的关键影响因素,为定量分析沥青与集料之间的黏附性,采用表面自由能理论与改进水煮法分别进行评价。首先采用接触角测量试验测定了25 ℃条件下沥青、改性沥青、老化沥青与花岗岩、石灰岩、辉绿岩的表面能参数,并计算出不同沥青-集料系统的黏附功与剥落功,以黏附功与剥落功的绝对比值ER作为黏附性评价指标。同时以通过改进水煮法得出的沥青质量损失率F作为定量指标,对表面能理论试验结果加以验证。结果表明:掺入改性剂的90A沥青表面能减小了2.5%~6.2%,改性后的沥青-集料系统水稳定指标ER增加了1.9%~7.8%,黏附性增强,其中掺抗剥落剂的改善效果最好,沥青老化后ER值减小了4.3%~9.2%,黏附性减小。同类型沥青与不同种类集料的黏附性排序为沥青-石灰岩>沥青-辉绿岩>沥青-花岗岩,同种类集料与不同类型沥青的黏附性排序为90PA>90HC>90C≈90H>90A。通过延长水煮时间的改进水煮法得到的黏附性等级差异明显,其结果与表面能评价结果相同。评价指标ER与质量损失率F呈线性负相关,验证了表面能评价体系的可靠性。 相似文献
6.
针对平桥南区块高温、高矿化度井所用泡排剂效果不佳的问题,研制了适用于该区块的泡排剂。优选椰油酰胺丙基甜菜碱(CAB)、十二烷基二甲基氧化铵(OB)和羟丙基胍胶(Guar)作为原料,复配制得了二元复合型泡排剂COG;采用正交试验方法,分析了CAB、OB和Guar质量比对COG起泡性能的影响,并确定了最佳加量。室内试验评价了泡排剂COG的发泡性能、稳泡性能及抗温抗盐性能,在温度95 ℃、矿化度10×104 mg/L条件下,其综合性能明显优于现场常用的2种泡排剂。在平桥南区块3口井进行了现场试验,试验结果表明,泡排剂COG具有较好的排水增产效果,用后单井产气量比应用原有泡排剂提高了10%以上。研究结果表明,二元复合型泡排剂COG适用于平桥南区块页岩气井的泡沫排水,具有较好的推广应用价值。 相似文献
8.
针对传统数控铣削表面粗糙度预测模型泛化性差、精度较低等问题,提出了一种基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法。获取变工艺条件下数控铣削的工艺参数、刀具直径及工件材料等静态数据和振动信号、力信号及功率信号等动态数据;采用粒子群优化算法(PSO)优化卷积神经网络(CNN)的网络结构参数得到PSO-CNN;运用PSO-CNN自适应提取动态数据特征并对静态数据特征进行人工提取,再通过浅层神经网络融合动、静态数据等多源异构数据的特征,建立变工艺下的表面粗糙度预测模型;通过不同模型的预测性能对比试验,验证了该方法的优越性,并以两个工件加工过程为例,验证了该方法的有效性。 相似文献
9.
采用表面活性剂辅助水热法制备出LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2/V2O5三元正极复合材料,探讨了该复合材料形貌、结构并研究了其电化学性能.实验结果表明,使用十二烷基苯磺酸钠(SDBS)作为表面活性剂,用1%V2O5对材料进行包覆,获得了均匀、紧密的复合材料颗粒.在2.5~4.6 V电压、0.5 C放电倍率条件下,首次放电量达到201.516 mAh/g,容量保持率高,具备良好的循环稳定性与倍率性能.表明所制备的LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2/V2O5三元正极复合材料具有良好的电化学性能. 相似文献
10.