微纳层叠共挤PP/PA6/CNTs原位微纤复合膜的制备及性能研究

采用双转子连续混炼挤出机与微纳层叠共挤出成型设备制备了聚丙烯/聚酰胺6/碳纳米管（PP/PA6/CNTs）复合材料和原位微纤复合膜,通过扫描电子显微镜（SEM）、流变仪、差示扫描量热仪（DSC）、万能拉伸试验机及电阻测试仪对其微观结构、流变性能、结晶性能、力学性能和导电性能进行了表征。结果表明,与共混相比,微纳层叠共挤出法使得分散相PA6/CNTs形成了微纤,微纤的形成不仅提升了复合膜的动态流变性能,并且增加了基体PP相的结晶度,提高了PA6相的结晶温度,提升了复合膜的结晶性能;当CNTs含量为0.5 %（质量分数,下同）时,复合膜的拉伸强度和断裂伸长率均达到最大值,分别为42.17 MPa和857.82 %,体积电阻率（R）下降到10⁴ Ω·cm,综合力学性能和导电性能达到最佳。     

固体推进剂螺旋压伸挤出过程流变模型建立

在对固体推进剂的螺旋压伸过程进行研究的基础上,探究了一种新型的固体推进剂流变模型的建立方法,即采用最小二乘法拟合基于毛细管流变仪测试所得数据,得到初步固体推进剂流变本构模型,利用Polyflow有限元仿真软件模拟毛细管流变仪测试过程,对流变本构模型参数进行修正,确定最终的推进剂流变本构模型。通过实验数据拟合与有限元模拟相结合的方法建立推进剂的流变本构模型,为用有限元法仿真模拟固体推进剂的螺旋挤出过程奠定基础。结果表明,采用数据拟合和数值模拟相结合得到的推进剂流变模型进行模拟实验得到的数据与真实数据误差均在10 %左右,符合数值模拟预期结果。     

基于微纳层叠共挤的PLA/PCL可降解微层薄膜的制备及性能研究

采用微纳层叠共挤出设备制备聚乳酸（PLA）/聚己内酯（PCL）可降解微层薄膜,利用扫描电子显微镜、万能材料试验仪、差示扫描量热仪和热失重分析仪等对微层薄膜的微观结构、力学性能和热稳定性进行表征。结果表明,PLA/PCL微层薄膜的热稳定性和力学性能均优于PLA/PCL共混薄膜;PCL对微层薄膜具有明显的增韧效果,同时可提高微层薄膜的结晶性能和热稳定性;当PLA/PCL配比为40/60、50/50或60/40时,PLA/PCL微层薄膜具有良好的综合性能,此时拉伸强度高于51.2 MPa,断裂伸长率高于568.6 %,冲击强度高于100.7 J/m,微层薄膜中PLA相的结晶度高于43.28 %、热降解峰值温度高于373.22 ℃。     

基于双转子连续混炼挤出机的聚乳酸/聚己内酯可降解共混物制备及性能

基于熔融共混法,采用双转子连续混炼挤出机制备聚乳酸(PLA)/聚己内酯(PCL)可降解共混物,研究PCL含量和转子转速对共混物性能的影响.通过拉伸测试、动态力学分析、热重分析、差示扫描量热分析等测试考察了PLA/PCL共混物的力学性能、热稳定性和结晶性能.结果 表明,PCL对PLA/PCL共混物有明显的增韧效果,同时可提高共混物的热稳定性和结晶性能;提高转子转速可以改善分散相在连续相中的分散分布效果,但转速过高会导致PLA的生热降解和PCL的加剧破裂.当转子转速为500 r/min时,PCL质量分数为40％或50％时,PLA/PCL共混物具有良好的综合性能,此时拉伸强度高于48 MPa、断裂伸长率高于466％、冲击强度高于82 J/m,共混物中PCL相的结晶度高于56.08％、PLA相的结晶度高于52.90％.     

概率对偶犹豫模糊PROMETHEE多属性群决策算法

为解决犹豫模糊环境中由随机性和不确定性对实际决策造成偏差的多属性群决策问题,提出一种基于概率对偶犹豫模糊PROMETHEE的多属性群决策算法。构建各决策专家的概率对偶犹豫模糊信息矩阵;运用最大离差法与熵值法确定各决策专家与各指标属性的客观权重,结合改进的得分函数与偏离函数得到专家的综合决策评价信息矩阵;进而通过概率对偶犹豫模糊集与PROMETHEE结合的决策算法得到最终决策结果。将该算法运用于航空灾难事故应急响应方案评估的算例分析中,通过与TOPSIS、VIKOR及PDHFS决策算法的计算结果进行对比,验证了概率对偶犹豫模糊PROMETHEE多属性群决策算法的有效性与可靠性。     

基于改进KNN-DPC算法的科技创新人才分类研究

为了提高科技创新人才培养过程中人才层次分类的效果,提出了一种结合主成分的改进K近邻优化的密度峰值聚类算法(IKDPC).首先,论文将主成分分析思想及流程融入到K近邻优化的密度峰值聚类算法(KNN-DPC)中来提高对高维数据的处理能力;进而,为了克服复杂数据集和噪声点对KNN-DPC算法的影响,对局部密度度量方法进行了改进,并设计了全新的两种样本数据点的分配策略,从而有效提高了聚类效率和聚类质量;最后,将IKDPC算法针对科技创新人才样本指标数据进行实例研究,实证结果表明该算法能有效地对科技创新人才进行分类,并为科学合理地探究科技创新人才培养过程中的分类问题提供科学量化参考.