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针对水基泡沫起泡力和稳定性难以兼容、光学伪装性能差等问题,开展了新型伪装材料的研究。通过阴离子表面活性剂十二烷基硫酸钠和阳离子表面活性剂十八烷基三甲基氯化铵复配,以及绿色伪装着色剂配色技术,制备一种高稳定绿色伪装水基泡沫,对水基泡沫的稳定性和光学伪装性能进行了分析。结果表明:水基泡沫为闭孔蜂窝结构,形状不规则,大小不均,平均尺寸为0.9~2.5 mm;在气候模拟试验中,环境温度为-2~30 ℃时,泡沫的发泡倍率为21~32倍,持续时间为73~185 h,实现了起泡力和稳定性的良好兼容;经外场试验验证,水基泡沫的持续时间满足临时伪装要求;在380~1 100 nm波段,绿色伪装水基泡沫能够模拟绿色植物的颜色和光谱反射特征,实现了可见光-近红外伪装性能,提高了绿色水基泡沫在军事伪装领域的应用。 相似文献
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主要研究了碳纤维/环氧树脂复合材料在不同参数重复频率激光辐照后的损伤形式变化以及其拉伸性能变化规律.结果表明,复合材料在激光辐照下的损伤形式主要分为单一基体损伤和基体与增强纤维共同损伤两种类型;激光峰值功率密度和脉冲宽度的增大对复合材料损伤形式影响较大,而辐照时间和重复频率的增大可增加复合材料的损伤程度,但对材料损伤形式影响较小;激光能量密度是影响复合材料辐照后拉伸强度保留率的最主要因素,而影响复合材料辐照后拉伸模量保留率的最主要因素为连续碳纤维增强相的损伤程度. 相似文献
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基于遗传BP神经网络的隐身涂层老化性能评价模型 总被引:1,自引:1,他引:0
为了计算涂层在自然环境中老化物理量值与环境因子的关系,设计出一种实数编码、算术交叉、高斯变异、爬山操作的遗传BP神经网络。根据环境因子计算涂层物理量值,采用Visual studio 2008进行编程,开发出程序进行神经网络训练和预测程序。用一个涂层野外老化数据的实例来进行网络训练和预测,结果表明,模型计算出涂层最终的寿命,与实际测量值相近,表明遗传神经网络模型可以很好地用于涂层寿命预测。为了计算涂层在自然环境中老化物理量值与环境因子的关系,设计出一种实数编码、算术交叉、高斯变异、爬山操作的遗传BP神经网络。根据环境因子计算涂层物理量值,采用Visual studio 2008进行编程,开发出程序进行神经网络训练和预测程序。用一个涂层野外老化数据的实例来进行网络训练和预测,结果表明,模型计算出涂层最终的寿命,与实际测量值相近,表明遗传神经网络模型可以很好地用于涂层寿命预测。 相似文献
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主要研究了激光-载荷联合作用下,不同加载条件与不同辐照条件对碳纤维/环氧树脂复合材料失效规律的影响,实验结果表明,恒定激光辐照条件下施加拉伸载荷,复合材料失效速率随施加载荷的增大而显著提高;与激光辐照后常温测试力学性能相比,热力耦合作用下复合材料力学性能损失率增大;辐照激光平均功率密度与激光辐照下复合材料损伤形式是热力耦合作用下试样失效速率和失效模式的主要影响因素。 相似文献