基于 Janus双亲粒子的超疏水粉末涂料的制备与性能研究

以 Janus双亲粒子为疏水助剂，采用邦定技术，并以聚酯树脂为成膜物， β-羟烷基酰胺（HAA）为固化剂，制备了超疏水粉末涂料。通过场发射扫描电子显微镜、表面粗糙度测试仪和疏水角测试仪对粉末涂料颗粒和涂层性能进行测试和表征。研究了 Janus双亲粒子的添加方式、用量及邦定时间对涂层疏水性能和机械性能的影响。结果表明：以超细砂纹粉末涂料为底粉，采用邦定技术将 0. 5%的 Janus双亲粒子与底粉相结合，匹配 0.1%的聚酰胺类蜡粉，可赋予涂层优异的疏水性能（静态水接触角 164°、滚动角 6°）和机械性能。     

KR过程铁水包底部倾斜对铁水混匀现象影响的水模型研究

以210 t铁水包为原型建立1∶7的水模型，研究底部倾斜对KR过程铁水混匀现象的影响。研究了铁水包底部倾斜时搅拌桨转速和浸入深度对混匀时间、漩涡、液相中粒子分散和扭矩的影响，并与平底铁水包进行了对比。结果发现，包底倾斜17.5°时，混匀时间较平底时减少30.6%。搅拌桨转速为110 r/min时，浸入深度增加会导致液相中粒子分散变差，倾底铁水包中粒子分散程度优于平底铁水包。搅拌桨转速为160 r/min时，平底铁水包中粒子分散程度优于倾底铁水包。将平底改为倾底后，同工况下扭矩大幅增加。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

退火温度对新型锆合金薄板带材析出相和织构的影响

采用扫描电镜和超高分辨透射电镜,对具有良好冲制性能的新型锆合金薄板成品带材进行含晶粒、第二相粒子等在内的显微组织研究,并探索真空退火处理条件下温度对带材显微组织的影响。结果显示:新型锆合金薄板成品带材晶粒平均尺寸2.17 μm,存在{0001}<1010>和{0001}<1120>两种织构,大部分晶粒<1120>平行带材RD方向,较少晶粒<1010>平行带材RD方向;第二相粒子分布在晶粒内部及晶界,平均尺寸114 nm,尺寸较大的为不规则椭圆形的Zr-Nb-Fe相,尺寸较小的为圆形的β-Nb相;热处理退火温度降低,带材晶粒尺寸减小,第二相粒子细小弥散分布;新型锆合金薄板成品带材良好冲制性能主要源于轧制积累应变诱发再结晶过程进行充分,导致晶粒细小及孪晶发生破碎;相对轧制变形,退火对带材冲制性能影响不显著。     

考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法

为提高需求获取的准确性,提出一种考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法。首先,采用基于层次主题模型的半监督方法挖掘大量文本评论数据,得到产品属性层次结构树。其次,基于依存句法分析抽取产品属性对应的情感极性相关词,并对其量化表示为情感极性值,再基于属性间的加权层次关系对缺失的情感极性值进行补充。最后,计算每个产品属性的平均用户满意度,并分析确定下一代产品的开发需求。通过挖掘汽车之家口碑数据获取用户需求的案例,证明了所提方法的有效性。