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在悬浮聚合的条件下,以壳层负载的形式合成水滑石LDH-热膨胀微胶囊,并将其作为发泡剂制备发泡乙烯-醋酸乙烯酯(EVA)复合材料.采用扫描电镜与能谱联用仪(SEM-EDS)、热重分析仪(TG)等研究了LDH-热膨胀微胶囊的膨胀性能及发泡EVA复合材料综合性能的变化规律.结果表明:存在于微胶囊表面的LDH提高了其膨胀温度,膨胀倍率增大五倍以上,稳泡温程达到了36℃左右.添加LDH-微胶囊明显改善了发泡EVA复合材料的发泡质量和力学性能,其泡孔平均直径为52.4μm,拉伸强度较添加未改性微胶囊时提高了26.3%.LDH-微胶囊/EVA复合材料具有优良的保温性能,导热系数为0.0908 W/(m·K). 相似文献
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目的 研究凝固模式对TiAl-Nb合金定向凝固组织和力学性能的影响。方法 利用Bridgman定向凝固方法制备了单一β、亚包晶、过包晶以及单一α相4种凝固模式的TiAl-Nb合金,对显微组织进行观察,并进行室、高温拉伸性能测试及断口形貌分析。结果 单一β凝固模式柱状晶明显倾斜,其他凝固模式合金的柱状晶挺直且宽度较均匀,除单一α凝固合金中片层方向近似与定向凝固方向平行外,其他模式凝固合金中大部分片层方向与定向凝固方向呈近45°夹角;拉伸性能结果显示,亚包晶合金室温和高温抗拉强度最高,分别为429和483 MPa,单一α相合金室温和高温抗拉强度最小,分别为281和204 MPa。结论 亚包晶合金其室温和高温拉伸性能均高于其他凝固模式的合金性能,但定向凝固试样制备过程中产生Y2O3颗粒夹杂,导致拉伸试验过程容易形成应力集中,致使定向凝固TiAl-Nb合金较早发生断裂。 相似文献
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为避免生产线缓存区域的货物积压,产品需以最短时间存储入库。在货物入库过程中,需考虑直线往复穿梭车(Rail Guide Vehicle,简称RGV)与堆垛机协同作业以及RGV碰撞避免等问题。针对上述问题,引入分区法,以货物入库时间最小化为目标,提出分区约束、RGV与堆垛机协调作业约束以及分区临界点RGV碰撞避免约束等,构建了问题的混合整数线性规划模型。针对问题特点,设计了自适应灾变遗传算法(AdaptiveCatastrophicGeneticAlgorithm,简称ACGA)求解问题。为验证算法的有效性,设计了10组不同规模的算例,并根据货物周转率使用ABC分类法为算例的入库货物分配储位。算例实验显示中,ACGA的求解结果与传统遗传算法和CPLEX的求解结果相较,货物入库时间分别平均节省了10.99%和1.20%,证明所提出的算法能有效求解该问题。 相似文献
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利用溶液流延法,基于结晶紫内酯隐色体染料掺杂镍的六次甲基四胺配合物,添加到聚乙烯醇体系中,制备了随温度升高颜色多变的热致变色复合膜。通过SEM、EDS等手段对所得到的样品进行微观形貌和元素分布分析;并利用FT-IR、TG等手段表征配合物与微胶囊结合作用,通过热色性测试表征复合膜颜色多样性和温度变化范围。结果表明,制备蓝色微胶囊的最佳合成条件为:醇溶剂化合物/显色剂/隐色剂的质量比为50∶3∶1;复配物/壁材的最佳质量比为1∶7;制备该复合膜其配合物与微胶囊的质量比为2∶1;复合膜颜色变化范围加宽,从蓝色(室温)、绿色、黄色到蓝紫色四种颜色依次变化;受醇溶剂化合物与配合物之间化学键的影响,复合膜的变色温度比微胶囊膜高;随着醇溶剂化合物熔点的升高,热稳定性升高;揭示了不同配比、不同醇溶剂化合物在热致变色膜中颜色变化的影响,并对变色机理进行了初步探讨。 相似文献
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基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理,通过Materials Studio软件计算模拟,研究了烟气催化脱汞过程中Hg~0,Cl和HgCl在Ce掺杂前后MnO_2(110)表面的吸附状态.结果表明:在Ce掺杂前后,Hg~0和Cl都是优先吸附在MnO_2(110)表面的含氧位点,且从掺杂后形成的键长更大,表明掺杂有利于反应体系活性的增加;HgCl吸附时,Ce掺杂前后不管是以Hg端吸附还是以Cl端吸附均是化学吸附,且以Hg端吸附在O位点上较为稳定,以Hg端吸附时HgCl的键能大于新形成的键能,有利于HgCl作为整体进一步与Cl反应生成最终的产物HgCl_2. 相似文献
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确定合理的货物运送序列,实现穿梭车(RGV)与堆垛机协同作业是提升自动化立体仓库中环形2-RGV系统搬运效率的重要手段。通过对RGV在环形轨道运作环境下的碰撞情况进行分析,以货物总入库时间最小化为目标,考虑了同一辆RGV运送、两RGV碰撞避免以及RGV与堆垛机协同运作等约束,构建了环形2-RGV系统入库调度问题的混合整数规划模型,设计了可快速求解问题的混合变邻域禁忌搜索(HVNTS)算法。为验证算法的有效性,设计了25组不同规模的算例,并将HVNTS算法的求解结果与CPLEX和禁忌搜索算法的求解结果相比较,算例实验结果表明:货物的平均入库时间分别节省了0.36%和8.67%,且HVNTS算法的求解时间均在3 min内,证明所提算法能快速有效地求解该问题。 相似文献
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