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2.
3.
采用动态硫化方法制备了混炼型聚氨酯橡胶(MPU)/聚十二内酰胺(PA 12)热塑性硫化胶(TPV),通过控制动态硫化时间探究了该TPV的动态硫化历程,同时研究了不同动态硫化阶段共混物的物理机械性能和动态力学性能。结果表明,随着动态硫化时间的延长,MPU/PA 12 TPV逐步完成相转变,在温度和剪切作用下,MPU相由连续相转变为分散相,而PA 12则由分散相转变为连续相;随着动态硫化时间的延长,MPU/PA 12共混物的储能模量升高,损耗模量降低,损耗因子减小。此外,随着动态硫化时间的延长,MPU/PA 12共混物的综合力学性能提高。 相似文献
4.
自愈合导电水凝胶因其良好的自愈合性能与导电性能,在柔性可穿戴设备中具有巨大的应用前景。以4-甲酰基苯硼酸(Bn)交联聚乙烯醇(PVA)和聚乙烯亚胺(PEI)构建基于硼酸酯键和亚胺键的双重动态交联水凝胶网络,引入聚吡咯修饰的纤维素纳米纤维(PPy@CNF)构建了具有良好自愈合和导电性的PBP-PPy@CNF纳米复合水凝胶。结果表明,当PPy@CNF的质量分数为0.8%时,水凝胶的力学性能最佳,其最大应力可达6.65kPa,断裂拉伸应变可达2080%,电导率为2174μS/m。基于该水凝胶的电阻式传感器具有良好的稳定性和重复性,在应变检测范围0~800%内,灵敏因子GF可分为三个线性响应区域,分别是0~200%(GF1=2.82)、200%~600%(GF2=7.15)和600%~800%(GF3=12.85),该传感器能有效检测人体不同部位的运动,可应用于可穿戴传感设备。 相似文献
5.
油藏开发实时优化调控技术是智能油藏研究的核心内容。提出了基于数据空间反演的油藏实时生产优化新方法,仅需若干油藏模型先验生产动态,基于贝叶斯理论构建代理模型,根据随机极大似然原理拟合历史观测数据进行模型训练,反演得到符合实际观测数据的生产动态后验估计。采用同步扰动随机逼近算法建立生产优化数学模型,实现注采参数实时优化,提高经济开发效益。该方法基于代理模型在拟合阶段避免了重复数值模拟计算,得到正确生产动态后验估计同时兼顾了油藏模型实际地质特征,优化所得方案考虑了目标油藏的不确定性,降低了实际生产开发风险。油藏实例应用表明:该方法能得到与常规多模型数据同化方法相一致的生产动态预测结果,拟合过程计算效率提高了5倍,且注采优化方案能取得良好的驱油效果。提出的油藏开发生产优化设计方法为油田实时生产优化提供了新的思路。 相似文献
6.
针对金属板材的质量控制与服役性能评估问题,在对金属板材微损伤进行超声导波检测的基础上,结合形状上下文(shape context,SC)与动态时间规整方法对其损伤劣化程度进行量化评估.该方法以无损Lamb波信号为基准,采用动态时间规划(dynamic time warping,DWT)算法对损伤信号进行相似匹配分析对比,确定基准信号与损伤信号的最佳匹配路径.引入SC的轮廓识别方法对Lamb波的局部波形信息进行统计分析,以波形形状距离代替传统欧氏距离匹配方法,解决DTW相似匹配中的病态对齐问题.最后,将无损Lamb波与损伤Lamb波信号间SC-DTW匹配距离作为损伤程度的量化指标,采用随机闭合裂纹的有限元仿真模型和铝板弯折实验对所提出方法进行验证,结果表明,基于Lamb波SC-DTW的损伤量化指数对铝板早期裂纹具有较高的敏感性和较好的量化表征能力.该方法无需对波包进行识别,也不必进行复杂的特征提取,具有简单高效和抗噪声能力强等优点,在金属板服役性能评估与质量控制中有较好的实用性和推广价值. 相似文献
7.
8.
为研究攀枝花铁矿开采境界内铁矿石的动力学性能,利用动静组合分离式霍普金森杆实验系统,开展 4
种典型铁矿石的动态单轴压缩试验。 以动态强度、能量耗散、碎屑分布为切入点,分析 4 种矿石的动力学响应特征。
试验结果表明:4 种铁矿石的动态强度均具有明显的率效应,随冲击速率的增加而增大;所研究冲击速率范围内,中低
品位铁矿石的动态强度显著大于高品位铁矿石和表外矿的强度;随着冲击速率的增加,单位体积耗散能随之增大,且
单位体积耗散能的增加幅度与铁矿石的品位相关;基于分形理论分析 4 种铁矿石破坏后碎屑块度的分形维数,发现碎
屑块度的分形维数随冲击速率增大而增加;最后,分析了单位体积耗散能与分形维数的关系,发现二者呈现非线性正
相关关系。 相似文献
9.
地热资源的综合开发利用,在发展国民经济中已显示出越来越重要的作用.对郑州经济技术开发区地热资源类型、分布和资源量进行逐一分析,对比了浅层地温能、明化镇热储区、馆陶组热储区热储量资源,对研究区地热资源开发利用现状及前景进行了评价,划定了重点开发区域.对地热开发利用环境影响进行评价并提出了相应的措施及建议. 相似文献
10.
电力设备作为电力系统的基本要素,对其故障风险预测可以有效降低电网故障风险带来的损失。当前应用的高压电力设备故障预测模型忽略了对高压电力设备信号的盲源分离处理,无法去除虚假故障分量,导致故障预测结果不准确、耗时较长的问题。构建新的基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型。将小波降噪方法引入到盲源分离中,对高压电力设备信号完成盲源分离和小波分解;通过互信息方法将分解结果中的虚假分量删除;利用插值形态滤波的方式提取故障特征,将其设定为模糊神经网络的输入变量,构建高压电力设备故障预测模型。实验结果验证了所构建的模型在30次实验迭代过程中的误差始终不超过2.5%,均方根误差低于3.4%,预测用时测试结果在14~23 ms之间。数据表明所构建模型的预测精度较高、预测速度更快,具有明显的应用优势。 相似文献