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1.
对3种不同共聚结构的聚对苯二甲酰己二胺(PA6T)树脂——聚对苯二甲酰己二胺/己内酰胺(1132)、聚对苯二甲酰己二胺/己二酰己二胺(M21)和聚对苯二甲酰己二胺/己二酰己二胺(1252)以及其聚四氟乙烯(PTFE)复合材料在干摩擦条件下的摩擦磨损性能进行了研究,并使用扫描电子显微镜(SEM)对试样的磨损面进行了分析。结果表明,1252的摩擦磨损性能最好,M21次之,1132最差;PTFE的加入提高了3种树脂的摩擦磨损性能,其中对1252的摩擦磨损性能改善最大,当PTFE含量为30份(质量份,下同)时,其摩擦因数和磨损率分别降低到了0.16和1.00×10-6;磨损机理方面,1132的磨损方式主要表现为粘着磨损和疲劳磨损,而M21和1252的主要磨损方式表现为磨粒磨损;随着PTFE含量的增加,复合材料的主要磨损方式均转变为粘着磨损。 相似文献
2.
在1,4-丁二醇精制过程中使用的高压加氢催化剂,其设计使用周期为1年左右.在使用过程中,随着使用时间的增长会出现催化剂床层压差增大、反应活性下降、反应品质变差、色度增高等现象,影响产品质量及产量,需要及时更换新催化剂.分析了影响催化剂性能的因素,并提出了解决措施,应用后取得较好效果. 相似文献
3.
随着柔性可穿戴电子器件的迅速发展,柔性储能电极材料引起众多学者们的广泛关注。金属有机框架结构(MOFs)衍生物具有优异的储能性能,但其本征无柔性的物理特性亟需解决。采用静电纺丝技术将ZIF-8结构单元嵌入纤维结构中,获得高电容性能柔性多孔炭纤维。同时,探究了ZIF-8的嵌入量(CF-ZIF-8-1.2)对柔性多孔炭纤维结构及电容性能的影响。实验结果表明:柔性多孔炭纤维CF-ZIF-8-1.2的比电容可以达到425.5 F?g-1(电流密度为1 A?g-1),并呈现出较小的电荷转移电阻(Rs=0.06 Ω)和接触电阻(Rct=2.31 Ω),这主要归因于CF-ZIF-8-1.2具有较大的比表面积(212.83 m2?g-1)、相对丰富的孔隙结构和丰富的N和O原子共掺杂。随后,进一步将其组装成对称柔性超级电容器(CF-ZIF-8-1.2//CF-ZIF-8-1.2),其能量密度高达7.6 Wh?kg-1(功率密度为250 W?kg-1),在不同弯曲角度和扭曲下呈现出优异的电容保持率(97%以上),说明柔性多孔炭纤维电极材料具有优异的柔性和稳定性。因此,CF-ZIF-8-1.2柔性多孔炭纤维材料具有潜在应用前景。 相似文献
4.
由于密拼式钢筋桁架混凝土叠合板天然存在50~60 mm深度的拼缝,故有必要对其最大裂缝宽度问题进行深入研究。为此,设计制作了3块密拼式叠合板、1块后浇带式叠合板和1块整浇预制板,对其进行了静载试验。试验及数值模拟结果表明,通过公式σs≤0.6fyk限制开裂截面处受拉钢筋的钢筋应力能较好地保证密拼拼缝钢筋桁架叠合板在正常使用过程中的最大裂缝宽度的控制问题。 相似文献
5.
摘要:随着国家工业的快速发展,对高品质钢的需求增大,侵蚀的耐火材料作为钢中外来夹杂物的主要来源受到广泛关注。基于此,阐述了耐火材料与钢液的反应机制、不同耐火材料与钢液的相互作用以及对钢液质量造成的影响。耐火材料会向钢中溶解并与钢中成分发生反应,之后形成界面层,当界面层是高熔点物质时,会阻碍耐火材料的溶解扩散,当界面层是低熔点物质时,会发生乳化作用,形成的新界面再与钢液发生反应。钢包耐火材料与钢液的相互作用会形成夹杂物对钢液造成污染。此外,在电磁场的作用下会改变耐火材料的侵蚀行为。不同钢种的冶炼要选择合适的耐火材料,对于如何快速准确选取与冶炼钢种配套的耐火材料有待研究。 相似文献
6.
7.
8.
针对目前市场上的一体式干手器存在干手时间过长、废水回溅等用户体验不佳的问题,运用TRIZ理论对该产品进行了系统创新设计.基于功能分析辨识了系统组件之间的相互作用关系,利用因果分析逐层梳理了问题产生的因果逻辑链条,识别出需要重点解决的关键问题.应用裁剪、物理矛盾与分离法则、物场模型与标准解等工具进行问题求解,并得到一系列相应的解决方案.最后,基于不断提高理想度的进化法则对这些方案进行了综合优化与评价. 相似文献
9.
地面核爆源区电磁脉冲(SREMP)可穿透工程岩土介质,对地下工程内的电子信息设备造成严重影响。为评估地下工程内的SREMP场环境,提出基于连续波等效的SREMP近区场测试方案,搭建等效试验测试系统,对系统中线天线近区场特性进行研究。通过线天线近地磁感应强度的试验测试,验证该测试系统的可行性。在此基础上利用时域有限差分算法对测点处的大地等效电导率进行反演研究,并对一定深度地下工程典型频点处的场环境进行计算。结果表明,该方法可针对不同的大地介质开展地下工程SREMP场环境评估,为研究SREMP效应和工程防护设计提供了参考。 相似文献
10.
针对现有的垃圾图像分类模型实时性能差和分类精度低的问题,提出基于改进MobileNet v2的垃圾图像分类方法,构建以MobileNet v2为核心的轻量级特征提取网络. 通过调整宽度因子降低模型的参数量;在模型中嵌入通道和空间注意力模块,增强网络对特征的细化能力;设计多尺度特征融合结构,增强网络对尺度的适应性;利用迁移学习的方式优化模型参数,进一步提高模型精度. 实验结果表明,算法在自建数据集上的平均准确率为94.6%,分别高于MobileNet v2、VGG16、GoogleNet、ResNet50、ResNet101模型2.0%、3.4%、3.2%、2.3%、1.2%;所提算法在2种公共图像分类数据集CIFAR-100和tiny-ImageNet中均取得不错表现;模型参数量仅为0.83 M,体积约为基础模型的2/5,在边缘设备JETSON TX2上的单次推理耗时68 ms,实现了推理速度和预测准确率的提升. 相似文献