自熔性合金粉末喷熔层的研究

通过对４种常用自熔性合金粉末喷层的磨料磨损试验和三酸一盐介质中的腐蚀试验，探讨了若干因素喷熔层耐磨性和耐蚀性的影响。     

仿生高取向结构聚乳酸/聚乙二醇/十二烷基硫酸钠熔喷非织造材料的原位牵伸制备及定向导液特性

为增强聚乳酸（PLA）超细纤维非织造材料的液体定向传输能力,选用聚乙二醇（PEG）和十二烷基硫酸钠（SDS）改善PLA的亲水性,并通过原位牵伸辅助的熔喷成型工艺制备了仿生高取向结构PLA/PEG/SDS超细纤维非织造材料,研究了不同牵伸倍率对材料结构与性能的影响。结果表明,PLA/PEG/SDS共混聚合物的玻璃化转变温度为50℃左右,适合进行牵伸;随着牵伸倍率从1.0增加至2.0,高取向度纤维（取向角度≤20°）数量从10%增大至67%,纵向拉伸断裂强力提升151.5%,液体爬升高度从20 mm增大至62 mm。仿生高取向结构PLA/PEG/SDS熔喷非织造材料定向导液特性得到增强,因此满足其在加湿器、雾化器和3D打印机等微流体传输领域的应用。     

PET超细纤维的熔体静电纺丝法制备及性能研究

采用激光熔体静电纺丝法制备了PET超细纤维,研究了应用电压、激光电流及接收距离对纤维直径的影响。利用SEM、XRD、FTIR、TG-DTA及单轴拉力机对纤维形貌、结晶性能、分子结构、热稳定性和力学性能进行了表征。SEM结果表明,所得纤维表面光滑、粗细均匀,最小纤维直径在3μm左右。当增加电压时纤维直径随之增大;纤维直径随激光电流的增强呈下降趋势,随接收距离的增加有先减小后增大的趋势。XRD测试表明激光电纺PET纤维为无定形态,在一定温度下退火后呈结晶态。FTIR测试结果表明电纺PET分子取向发生了变化。拉力测试结果表明,PET热压纤维膜的平均断裂伸长率在5%左右,平均拉伸强度为1.3MPa左右。TG-DTA测试表明电纺PET纤维耐热性优良,可在较高温度下使用。     

熔纺UHMWPE纤维在拉伸过程中的结构与力学性能

采用高流动性的超高分子量聚乙烯(UHMWPE)树脂颗粒,以熔融纺丝法制备出了拉伸强度为1.6GPa的UHMWPE纤维。利用热分析(DSC)、广角X射线衍射(WAXD)、小角X射线散射(SAXS)、拉伸试验研究了UHMWPE纤维在拉伸过程中结构和力学性能的变化。研究显示,随着拉伸倍数的增加,UHMWPE纤维的结晶度增加,晶粒尺寸下降,纤维的缺陷度逐渐下降,取向度逐渐增大,拉伸强度逐渐增加;其结构和力学性能变化规律与凝胶法相似;有效拉伸倍率低可能是导致熔纺UHMWPE纤维的拉伸性能不如凝胶纺丝纤维的主要原因。     

纺粘法、熔喷法与纺熔法非织造布的比较以及发展前景

纺粘法现在是我国生产无纺布的主要方式之一，现在的无纺布市场竞争激烈，种类繁多，本文对一步法生产线（即在线成网复合成布）生产工艺流程，纺丝原理进行说明．并对纺粘法、熔喷法与纺熔法非织造布的进行比较，简要介绍非织造布的应用与发展前景。     

无机盐熔浸多孔陶瓷的熔浸过程分析

通过对熔融盐熔浸多孔陶瓷基体的熔浸过程和湿润过程热力学分析得出浸渍速度表达式和浸润准则,分析了影响熔浸过程的主要因素,为此后实验工作的开展提供理论依据和指导.     

拉伸法微孔聚烯烃中空纤维膜原纤熔纺过程的数值模拟分析（Ⅰ）——聚丙烯

通过建立数学模型对微孔聚烯烃中空纤维膜原纤的纺织过程进行数值模拟分析。该模型经实验证实是有效的。对基本纺丝模式进行分析后，提到了对指导实际纺丝操作的一些有益的规律。     

甲基丙烯酸酯接枝改性熔喷聚丙烯非织造布制备及性能研究

以熔喷聚丙烯非织造布为基材,甲基丙烯酸丁酯为单体,过氧化苯甲酰为引发剂,甲苯、吐温-80为表面活性剂,制备了甲基丙烯酸丁酯接枝改性熔喷聚丙烯非织造布(BMA-g-MBPP)。利用扫描电镜(SEM)、傅里叶红外光谱(FT-IR)、X-射线光电子能谱(XPS)对接枝改性非织造布结构进行了表征;考察了反应温度、接枝反应时间、单体浓度、引发剂用量等参数对接枝效果的影响。结果表明,当反应条件适当时,最佳接枝率为15.8%,(BMA-g-MBPP)对甲苯的饱和吸附率为14.5g/g。     

神经网络在轨道动力学中的应用

本文中研究了神经网络在列车轨道动力学中的应用。列车轨道系统的各种参数众多,关系复杂,用模型分析出入较大。为了利用试验数据,分析列车轨道动力特性,本文提供了一种应用神经网络的分析方法。结果表明,用神经网络整理分析试验数据是有效的     

STD总线工控机用于湿法磷肥生产控制系统

介绍了ＳＴＤ总线工控机用于湿法磷肥生产控制原统的原理。同时还介绍该系统的硬件组成和软件设计。     

人工神经网络在钢管砼增强高强砼柱抗剪承载力预报中的应用

探索应用人工神经网络对截面核心用钢管砼增强的高强砼柱的抗剪承载力进行评估的可能性,利用该柱剪切性能试验的结果,其中的24组数据作为学习样本,另外的6组数据则作为测试样本,训练了一个三层BP网络,进行了柱抗剪承载力的预报,结果和试验值吻合良好。进而利用该网络模型分析了不同参数对柱抗剪承载力的影响,表明采用钢管混凝土作核心对增强高强混凝土柱的抗剪承载力有很好的效果,分析还表明随着体积配箍率的增大,柱的抗剪承载力也相应地得到提高。     

拟动力试验中设备误差修正的人工神经网络方法

结构拟动力试验中,误差累积是影响试验成功的主要因素之一,本文针对其中的设备误差采用人工神经网络的方法在试验的每一步进行检出修正,取得效果。     

高层结构方案实例库系统及其在结构智能选型中应用

从结构方案设计的角度,建立了工程实例信息的统一表征模型,收集获取了国内外1008个高层结构工程实例信息。在此基础上,利用关系数据库技术建造了高层结构实例库及其管理系统,实现了实例数据录入、修改、删除、查询、统计和知识发现等功能。最后结合高层结构智能选型的实际,给出了基于实例库的定量型与模糊型结构选型规则的挖掘过程与方法,同时还构建了定量属性的模糊区间划分及其模糊化方法,分析探讨了基于Apriori算法的关联分析方法在工程智能设计等方面的可能应用。上述工作为挖掘与充分利用已有工程实例中的知识信息,提高结构设计效率、质量与智能化水平等提供了新的途径、方法与手段等的支持。     

基于人工神经网络的复杂结构模态匹配

对结构模态匹配方法进行简单评述，并提出了一种基于人工神经网络的复杂结构模态匹配方法。该方法能够准确匹配复杂结构模态向量，同时可以有效消除由于试验模态测量中测点不足、测点布置不当、测量不准确等因素导致的试验模态向量间的空间混叠影响。考虑实际工程中能够获得的训练样本数日有限，采用了轮换式学习方法有效扩展了学习样本集。算例表明，本方法合理可靠，在实际工程中有广泛的应用前景。     

预测液态挤压变形力的人工神经网络模型

针对现行液态挤压变形力计算的局限性，采用三层ＢＰ网络建立了变形力预测的神经网络模型，其预测值与实验值吻合良好，为提高制件成形质量开辟了新的途径。     

基于人工神经网络-遗传算法的1Cr18Ni9Ti钢激光表面熔凝工艺优化

采用激光表面熔凝对1Cr18Ni9Ti奥氏体不锈钢进行改善表面耐蚀性能的处理、研究了工艺参数与腐蚀性能之间的实验关系在此基础上，应用人工神经网络－遗传算法优化激光表面处理工艺.结果表明，神经网络结合遗传算法是材料激光加工工艺优化一种有效而简单的手段.