多孔聚酰亚胺保持架材料微孔性能的影响因素

采用冷压-烧结成型工艺制备多孔聚酰亚胺保持架材料,利用高压孔隙结构仪测试多孔材料微孔参数,研究原材料、聚四氟乙烯含量、压制成型工艺及烧结成型工艺等不同因素对多孔材料微孔性能的影响,结果表明：聚酰亚胺粉粒径减小,材料微孔直径减小,孔隙率增大;聚酰亚胺粉平均分子量增大,材料微孔直径和孔隙率均减小;聚四氟乙烯含量增加,材料微孔直径和孔隙率先增大后减小,当聚四氟乙烯含量为20%时,材料微孔直径和孔隙率达到最大值;单位面积成型压力增大,材料微孔直径、孔隙率急剧减小,成型压力大于20 MPa后减小缓慢;随保温时间增加,材料微孔直径先减小后增大,孔隙率先增大后减小,可选择合适的保温时间,使材料微孔直径及孔隙率达到最佳。     

碳纳米管填充多孔聚合物材料含油性能研究

基于碳纳米管所特有的表面效应、管状结构以及极高的力学强度,将碳纳米管引入到多孔聚合物材料中,采用冷压烧结方法成功制备出不同碳纳米管含量的多孔聚酰亚胺聚合物材料,并对聚合物材料的孔隙性能、微观结构和含油性能进行研究。结果表明:碳纳米管的加入对多孔聚合物材料的孔隙率有一定的提高,填充碳纳米管的多孔聚酰亚胺聚合物材料孔隙率最高达到了42.2%;碳纳米管可以粘附在聚酰亚胺微球表面,有助于提高聚合物孔隙表面的吸附性能;与不含碳纳米管的多孔聚合物材料相比,添加碳纳米管后材料的含油率和含油保持率有较大的提高。     

小孔径窄分布型多孔聚酰亚胺保持架材料的制备及性能

采用冷压-烧结工艺制备小孔径窄分布型多孔聚酰亚胺保持架材料,对该材料的微孔结构、拉伸强度、邵氏硬度、摩擦学性能、含油性能、跑合性能进行试验研究,结果表明:多孔聚酰亚胺保持架材料孔隙率为17.3％时,材料的孔直径为1.08μm,孔占比达到70.1％,拉伸强度为78.3 MPa,含油保持率为94.9％,均比传统材料优异;该...     

多孔聚酰亚胺保持架对轴承贫油润滑性能研究

采用冷压烧结工艺制备了致密及孔隙率为33.5%的两种聚酰亚胺(PI)材料,探究了多孔PI材料的储油、出油性能及摩擦性能并加工成角接触球轴承保持架形态,研究其对轴承润滑性能影响。结果表明,多孔PI表面及内部分布均匀孔洞,具备良好的吸油储油能力,在受热时能稳定输出油液,极大改善了摩擦副的摩擦性能。贫油润滑情况下,致密PI保持架轴承在运行45 min后润滑失效,而多孔PI保持架轴承能平稳运行12 h,减摩、降温效果明显。     

定向孔隙多孔储油介质的制备与评价

提出一种具有定向孔隙多孔储油介质的制备方法,该方法以聚四氟乙烯(PTFE)粉末作为基材,苯甲酸作为造孔剂,通过模压、涂覆高温密封胶和真空烧结得到具有定向孔隙的多孔介质。分析模压压力和造孔剂质量分数对多孔介质的硬度、密度、孔隙率、储油率和油保持率等性能的影响。试验结果表明,制备压力与多孔介质的硬度和干密度分别呈线性正效应关系和负效应关系,对孔隙率、储油率和油保持率的影响不显著。造孔剂质量分数与多孔介质的硬度和密度呈线性负效应关系,与孔隙率呈线性正效应关系;造孔剂质量分数越大,甩油初始渗油速率也越大,但对最终油保持率的影响并不显著。多孔介质内部孔隙具有溶洞型的纤维化组织结构,内部孔隙相互贯通,且具有良好的定向性。     

球形多孔高温合金材料的制备与性能

采用含有机物的镍基高温合金原粉,用粉末烧结法制备了球形多孔高温合金材料.利用扫描电镜观察试样的显微组织,利用Instron电子拉伸试验机测试试样的抗压强度.结果表明:试验条件下该材料的最佳烧结工艺是烧结温度1 200 ℃、保温时间1 h随炉冷却;其孔隙分布均匀,孔径大小一致;其素坯通过高温烧结,骨架处的金属颗粒之间产生了烧结颈,形成了烧结结合;其孔隙率随造孔剂(尿素)含量的增加而增加,当造孔剂含量为40%时,可得到孔隙率为81.62%的多孔材料.该材料具有优良的能量吸收性能,其压缩性能随孔隙率和孔径的增加而下降.     

石墨烯/多孔聚酰亚胺自润滑保持架材料的制备及其性能

为提高航天长寿命轴承用多孔聚酰亚胺（PPI）保持架材料的自润滑性能,采用机械混合和原位聚合的方式分别制备了石墨烯（GP）改性多孔聚酰亚胺材料,通过扫描电镜、压汞仪、万能拉伸试验机及摩擦试验机等设备对其微孔性能、力学性能以及摩擦学性能进行分析,结果表明：原位聚合能形成“蜂窝状”多孔结构,有利于制备低孔隙率和小孔径的多孔聚酰亚胺材料;石墨烯含量0.5%时,机械混合和原位聚合工艺所制得复合材料的拉伸强度均最高,较未改性PPI分别提高了13.0%和42.3%;石墨烯含量0.5%和1.0%时,原位聚合试样具有更优异的耐磨性,磨损量较未改性PPI分别降低了73.3%和47.8%。     

不锈钢过滤管多孔材料的制备及其性能

以气雾化奥氏体316L不锈钢粉末为原料,采用粉浆浇注法制备不锈钢过滤管多孔材料,分析了烧结工艺对烧结坯过滤性能的影响,对烧结后材料的开孔隙率、孔径及透气度进行了研究.结果表明:在10-3Pa的真空度下烧结不锈钢过滤管,烧结温度为1300℃,保温3 h后随炉冷却至室温,可制备出开孔隙率38.05%、孔径分布在1～65μm范围、平均孔径为5.78μm的不锈钢过滤管多孔材料.     

藕状多孔铜凝固界面前沿溶质场的数值模拟

采用金属/气体共晶定向凝固技术制备了藕状多孔铜,建立了凝固界面前沿溶质场模型,采用模型计算分析了工艺参数(凝固速率、氢气压力和温度)对多孔铜结构参数(孔隙率和孔间距)和溶质浓度的影响,并与试验结果进行了对比。结果表明:保持氢气压力和温度不变时,孔间距(λ)和凝固速率(v)呈vλ2=E(常数)的关系;孔隙率主要受氢气压力的影响,孔间距主要受凝固速率和氢气压力的共同影响;模型计算结果和试验结果吻合较好;随着氢气压力或凝固速率的升高,固液界面前沿溶质富集程度越来越大,而随着温度的升高,溶质的富集程度越来越小。     

工艺参数对热等静压法制备多孔 NiTi记忆合金孔隙特性的影响

采用不封装的热等静压法来制备多孔NiTi形状记忆合金,着重研究了不同工艺参数对孔隙特性的影响规律.结果表明:采用烧结时间3h制备出的多孔NiTi记忆合金能得到令人满意的孔隙特征,分别采用100 MPa和400 MPa的冷压压力能够制备出两种完全不同孔状结构的多孔NiTi记忆合金,一种是均匀分布的结构,另外一种则是层状结构(多孔层-致密层-多孔层);而且,随着热压压力的增加,孔隙特征参数减小.     

空间轴承多孔聚酰亚胺保持架尺寸稳定性研究*

空间轴承常用的多孔聚酰亚胺含油保持架机械强度低、吸附性强,在制备和使用过程中易受各种内外应力和温湿环境的影响,导致尺寸不稳定。通过测量各种工况下保持架尺寸的变化值,实验研究溶剂清洗、含油状态以及温度循环变化和环境湿度变化等对保持架尺寸稳定性的影响。结果表明:多孔聚酰亚胺保持架溶剂清洗时会因材料孔隙吸附溶剂而使内外径尺寸增大,因此清洗后应充分干燥处理;多孔聚酰亚胺保持架含油状态与不含油状态尺寸基本一致;多孔聚酰亚胺保持架热稳定性好,内外径尺寸不会随着频繁的高低温热循环而发生改变;多孔聚酰亚胺保持架对湿度敏感,环境湿度越大保持架尺寸变化越大。     

硅渣和玻璃粉直接烧结制备多孔材料的气孔结构与力学性能

以硅渣和玻璃粉为原料,采用粉体直接烧结法制备多孔材料,研究了烧结温度(700~900℃)、烧结时间(15~120min)和升温速率(10~100℃·min^-1)对多孔材料表观密度、气孔率、物相组成、抗压强度的影响。结果表明:气孔结构均匀性随烧结温度的升高而降低;表观密度随烧结温度的升高先减小后增大,随保温时间的延长而增大,随升温速率的增大而减小,气孔率的变化趋势与表观密度的相反;多孔材料的主要物相为玻璃相和硅、SiC、SiO2、Ca2Al2SiO7等结晶相,且结晶度随烧结温度的升高而降低;抗压强度随烧结温度的升高呈先增大后减小的趋势;当烧结温度为750℃,升温速率为30℃·min^-1,烧结时间为30 min时,多孔材料的主晶相为硅和Ca2Al2SiO7,抗压强度最大(1.60MPa),表观密度为0.43g·cm^-3,气孔率为80%。     

烧结工艺对铁基金刚石圆锯磨块磨损特性的影响

研究了烧结工艺方法与烧结工艺参数对铁基金刚石圆锯磨块机械性能的影响,并对不同的烧结工艺方法、烧结工艺参数条件下的铁基金刚石圆锯磨块对花岗岩的磨损特性及其磨损机理进行了研究。试验结果表明,在切削硬石材时,热压烧结的铁基金刚石圆锯磨块其磨耗比小于冷压烧结的铁基金刚石圆锯磨块,热压烧结的铁基金刚石圆锯磨块的机械性能与其耐磨性能之间存在一个最佳匹配,当磨块胎体的磨损略快于金刚石的磨损时磨损特性最好。     

智能方法在高炉铁水质量预报中的应用研究

将遗传算法与BP神经网络相结合,建立预报高炉铁水质量的神经网络模型。通过将遗传算法引入BP神经网络,提高了网络模型的预报精度,结果表明,此网络模型提高了训练速度和泛化能力,对高炉铁水质量预报具有较好的适用性。     

Parametric study on flow and heat transfer characteristics of porous wick evaporator based on AMTEC

By establishing an axial symmetric invariable temperature phase change interface model of porous wick evaporator based on alkali metal thermal-to-electric converter (AMTEC), a parametric study has been implemented to explore the impact of effective thermal conductivity model, working fluid, wick material, porosity and particle size of porous wick on the flow and heat transfer characteristics. The results indicate that the inner surface temperature profile of wick is closely dependent on effective thermal conductivity models; it is the minimum for series model while the highest for parallel model. The inner surface temperature of wick with Na-K alloy as working fluid is obviously lower than that with sodium or potassium as working fluid. The wick made of refractory ceramics makes the minimum of inner surface temperature, while the one with nickel appears the highest temperature. Increasing the porosity can reduce the pressure drop in the wick, but also increases the temperature of evaporator.     

多孔金属结合剂金刚石砂轮研究综述

介绍了目前利用通电烧结、热等静压和真空烧结等方法制造多孔金属结合剂金刚石砂轮的主要技术及其性能。讨论了目前多孔金属结合剂金刚石砂轮研究中的问题 ,并对今后的发展方向做了展望     

Oil Exchange between Ball Bearings and Porous Polyimide Ball Bearing Retainers

The kinetics of the absorption of lubricating oils and moisture from air into porous polyimide, as well as the exchange of oil between porous polyimide retainers and oil baths or operating bearings, have been measured. Oil absorption into porous polyimide is much faster than into cotton-phenotic. Water is absorbed by oil-impregnated polyimide, but little or no oil is lost during the process. Oil is absorbed by air-equilibrated polyimide at a slower rate than by dry polyimide. Porous polyimide is much easier to impregnate with oil than cotton-phenolic, and is also much more tolerant, of storage in air once impregnated. Oil within a porous polyimide ball bearing retainer exchanges slowly with oil in a bath in which the retainer is placed. The exchange is due to diffusion of the oils, and the diffusion coefficient is determined to be 3 × 10^?9 cm²/s for the oils used in these experiments. Oil is exchanged quickly between polyimide retainers and well-lubricated operating bearings. The exchange is faster than a diffusion process, and is probably driven by bearing action. In these experiments, the authors could detect no net gain or loss of oil from the retainer or the bearing parts. Only about one-half of the oil originally supplied to the parts is available to the retainer; the rest remains elsewhere in the bearing.     

神经网络的两种训练算法对比分析

神经网络的应用已经涉及到众多领域。利用神经网络解决问题和设计的时候。必然涉及到网络训练过程。BP算法是人工神经网络的传统常用训练算法。遗传算法是一种新型的、随机性的、全局性的优化方法。本文基于MATLAB对比这两种训练方法的异同和优缺点,从而达到神经网络的最优化训练。充分发挥神经网络的作用。