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采用双螺杆熔融接枝的方法,在引发剂过氧化二异丙苯(DCP)作用下,将甲基丙烯酸缩水甘油酯(GMA)和共单体苯乙烯(St)接枝到聚丙烯(PP)上。通过傅立叶变换红外光谱仪确定了接枝物的生成,采用酸碱滴定法测定了接枝率。探讨了GMA,St,DCP不同用量对PP接枝物的接枝率和熔体流动速率的影响,并将接枝产物PP–g–(St–co–GMA)加入PP/尼龙6(PA6)的合金中,通过注塑成型样条,测定其力学性能,并观察微观结构。结果表明,St的加入能够提高接枝率,抑制副反应的发生。在PP/PA6合金中加入接枝物PP–g–(St–co–GMA),其拉伸强度可提高46.45%,弯曲强度可提高32.47%,但对冲击强度影响不大。 相似文献
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通过电信号采集系统和高速摄像采集系统对等离子-MIG复合焊接的电流信号、电压信号和熔滴过渡过程进行了同步采集,研究了等离子-MIG复合焊在不同焊接规范下最佳的熔滴过渡方式,对等离子电流对熔滴过渡的影响及复合焊接电弧耦合关系进行了分析。结果表明,等离子-MIG在不同焊接规范下均能实现良好的射滴过渡。在等离子-MIG复合焊接过程中,等离子电流对MIG焊的焊丝伸出长度和熔滴过渡有影响,随着等离子电流增加,MIG焊焊丝伸出长度逐渐缩短,直至由一脉一滴转化为一脉多滴;等离子弧与MIG弧相互耦合,MIG弧的加入使得等离子弧的电压升高,而等离子弧对MIG弧几乎没有影响。 相似文献
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一对观测变量之间的因果关系的推断是科学中的基本问题,基于观测数据分析提出因果关系的方法对于产生假设和加速科学发现具有实用价值。利用传统的因果推断算法从高维数据中学习因果网络结构和提高学习准确率是目前研究的难点。在引入耦合相关系数(copula dependence coefficient,CDC)的基础上,提出了一种适用于高维数据的两步骤因果推断算法。首先该算法利用优于最大信息系数的CDC对变量间的关联度进行检测,寻找目标节点的父子节点集;然后使用非线性最小二乘独立回归算法,为图中的目标节点与其父子节点之间标注因果方向;最后迭代所有的节点完成完整的因果网络结构。实验结果表明,该算法提高了高维数据下因果网络结构学习的准确率。同时在大样本数据集中,该算法的时间复杂度优于传统算法,对异常值具有鲁棒性。 相似文献
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以氢氧化镁(MH)和红磷(RP)为阻燃剂(FR)制备了乙烯醋酸乙烯共聚物/丁腈橡胶(EVA/NBR)阻燃复合材料,并将凹凸棒土(AT)引入到EVA/NBR阻燃复合材料中,以提高其力学性能、耐油性、燃烧性能及热稳定性。结果表明,含有10 份(质量份,下同)AT的阻燃复合材料,其拉伸强度为10.4 MPa,断裂伸长率为627.1 %;浸油后拉伸强度变化率从-29.3 %降低到-13.2 %,断裂伸长率变化率从-25.2 %降低到-8.6 %,且质量增大变化率从10.7 %降低到3.4 %;极限氧指数达到了32.2 %,UL 94垂直燃烧从无等级提高到V 0级;700 ℃时残炭量从29.3 %提高到35.6 %;浸油前后断面观察发现,加入AT后阻燃复合材料的断面更加致密。 相似文献