四氧化三铁/石墨烯复合锂离子电池负极材料制备及性能研究

采用水热法成功制备了Fe3O4/石墨烯复合材料,用XRD和SEM等手段对复合材料的结构和形貌进行表征,结果表明Fe3O4颗粒细小且分布均匀,与石墨烯交叠复合在一起,此结构能有效地提高两种材料的协同效应;通过恒流充放电测试对复合材料的电化学性能进行分析,结果表明Fe3O4/石墨烯的储锂性能优于单一的四氧化三铁和石墨烯,30次循环后,可逆容量为1086mAh·g-1,且循环性能优异。     

变截面S型复合材料进气道的模具设计及工艺研究

针对无人机S型复合材料进气道的成型,设计了一种可循环利用高效的组合模具,其模具由硅橡胶模具与金属组合模组成。材料体系选用高强碳纤维环氧树脂预浸料。成型工艺选择热压罐固化工艺,对比了不同铺层层数对壁厚的影响。利用此成型工艺成功制备出了内外型面、内部质量满足要求的进气道。     

载银沸石/稀土/尼龙共混物的性能

以沸石为载体,AgNO3溶液为交换液,通过离子交换法将Ag离子交换进入沸石中,制成了载银沸石,并将其与稀土添加入尼龙(PA)中共混制备了载银沸石/稀土/PA复合材料。对复合材料进行力学性能和流变性能分析。结果表明,随着添加组分质量分数的增加,改性纤维的拉伸强度降低,当载银沸石和稀土质量分数达3%时,断裂强度明显大幅度下降。共混体系的流变曲线表现出明显的切力变稀行为,表明共混体系为假塑性流体。其表观黏度随剪切速率的增大而减小,随温度升高而降低,随着添加组分质量分数的增加而减小。共混体系的非牛顿指数随添加组分质量分数增加而降低,流变性能得到改善。     

畅谈氟化工行业信息化新内涵

紧扣信息产业发展的时代脉搏,畅谈新形势下,传统氟化工企业如何借助于移动互联技术、云处理技术,进一步提升传统化工行业的信息化水平,打造智能、高效的企业价值链,进而降低管理成本,提高资金运转效率的新思路。     

炭黑负载钴锌铁氧体的制备及电磁性能研究

以硝酸铁、硝酸钴和氯化锌为前躯体,炭黑为载体通过水热法制备出结构理想的炭黑负载钴锌铁氧体纳米复合吸波材料。详细研究钴锌铁氧体与炭黑的配比对复合材料形态与结构的影响。分别采用X射线衍射仪(XRD)和扫描电镜(SEM)对制备出的复合材料进行形貌、结构表征分析。通过动磁强计对炭黑负载钴锌铁氧体复合材料的磁滞回线进行分析,复合材料具有较高的磁饱和强度;采用波导法在2~18GHz波段对炭黑负载纳米钴锌铁氧体复合材料进行电磁参数测试,结果表明所制备炭黑负载钴锌铁氧体复合材料具有较高的电、磁损耗角正切值,其吸波性能较好。     

CO2和H2O对焦炭强度及微观结构的影响

高炉喷吹富氢燃料是减少碳排放的有效措施之一,但喷吹富氢燃料产生的H₂O会造成焦炭的劣化。对比分析了不同温度下焦炭与CO₂和H₂O反应过程中,焦炭强度、两者的交互作用及微观结构的变化。分析结果表明:与H₂O反应溶损率SLR约为与CO₂反应SLR的2～5倍,温度升高,二者SLRR差距缩小;焦炭反应后强度CSRR随着温度的升高而降低,且SLR与CSR呈现负相关性;当H₂O/CO₂>1时,焦炭与C0₂-H₂O反应产生明显的交互作用;无论是焦炭与CO₂还是与H₂O发生溶损反应,微观形貌均表现为边缘部位溶损更严重;相比与CO₂反应,焦炭与H₂O反应在边缘更为剧烈,但内部气孔破坏较小。     

HS模型在高原湖相沉积土层深基坑的应用

基于Hardening Soil模型,针对昆明市湖相沉积土层深基坑工程实例,采用MIDAS/GTS对湖相沉积土层中深基坑支护进行三维有限元数值模拟分析。主要研究高原湖相沉积土层中深基坑开挖过程基坑周边土体变形情况。结果表明,Hardening Soil模型可用于高原湖相沉积土层中深基坑工程的数值分析,采用Hardening Soil模型可以得到较符合实际的高原湖相沉积土层深基坑开挖变形规律。     

AZ91D镁合金铸态组织三维重构

通过连续切片技术获得AZ91D镁合金两块区域各80张金相照片,对所得图片进行去除污渍、二次化、旋转对齐等初步处理后,分别使用ImageJ和Mimics软件重构其三维组织,了解其组织结构特点。从重构后的AZ91D镁合金三维组织形貌可以看出,初生相α-Mg含量较高,其他相含量相对较低,测量结果与试验基本符合。     

SOFC钙钛矿型阴极的性能优化及研究进展

钙钛矿结构氧化物因其优异的MIEC特性和催化性能,以及具有化学组成的选择灵活性和良好的稳定性等优点,成为最有前途和应用前景的固体氧化物燃料电池(SOFC)阴极材料.目前,S OF C的发展趋势是中低温化.但是,随着电池操作温度的降低,阴极极化损耗急剧增加,电池性能随之下降.考虑到中低温S O F C对阴极材料的要求,钙...     

基于FPGA的输送带跑偏检测系统设计

针对带式输送机运行过程中的跑偏问题,在分析了目前输送带跑偏检测方法的基础上,提出了基于机器视觉的跑偏检测方法,并在FPGA平台上采用Verilog HDL语言实现。通过CMOS图像传感器采集输送带运行视频数据,经格式转换和图像滤波后进行边缘提取和跑偏检测。在跑偏检测部分,采用坐标统计法与分组近似法相结合的方式来识别输送带的横向跑偏和扭转跑偏特征。仿真和实验结果表明,系统能够实现30帧/s的实时处理,并准确检测出输送带的故障特征。