Ti–CNF增强环氧树脂复合涂层的制备及性能研究

目的 提高海水轴向柱塞泵摩擦副的耐磨和耐蚀性能,以钛纳米颗粒（Ti）和碳纳米纤维（CNF）为原料,设计并制备Ti–CNF增强环氧树脂复合涂层。方法 借助红外光谱仪分析纯树脂和Ti–CNF增强环氧树脂复合材料中官能团的变化,通过硬度、附着力、断裂韧度、摩擦磨损和耐酸碱溶液浸渍测试,分别评价不同含量的Ti–CNF增强环氧树脂复合涂层的硬度、附着力、断裂韧度、摩擦学性能和耐腐蚀性能,并利用扫描电子显微镜揭示复合涂层的断裂、磨损和腐蚀机理。结果 Ti–CNF混合填料与树脂基体的结合方式为物理黏合;当添加填料的质量分数为6%时,复合材料的增强效果最佳,硬度、附着力、断裂韧度、摩擦因数和磨损率分别为668HL、5.8 MPa、0.937 MPa·m^1/2、0.354、7.52×10^-13m³/（N·m）,耐酸碱溶液浸渍测试后未观察到明显的锈点。当添加填料的质量分数增加到8%时,复合涂层的性能逐渐下降,耐酸碱溶液浸渍测试后观察到明显的锈点。结论 添加适量的Ti–CNF混合填料能够有效提高环氧树脂的硬度、断裂韧度、摩擦学性能和耐酸碱溶液...     

基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响。通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合。结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性;确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和轴头间隙12 mm。在最优参数组合下,粕残油率为1.03%。模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大。