光纤智能混凝土结构自修复的研究

研究了空心光纤的传输特性与匹配特性、混凝土结构损伤、裂缝的自诊断检测以及利用注入粘度小的缩聚高分子溶液粘结修补剂来实现混凝土的自修复。论述了空光纤与混凝土结构强度的匹配，为空心光纤用于混凝土结构损伤的自诊断与自修复提供了研究依据。对自诊断、自修复系统的总体方案进行了研究和分析，实验结果验证了该方案的可行性。     

光纤智能结构自诊断、自修复的研究

监测与修复是光纤智能结构系统研究的难点之一。本文的系统中,包括研究空心光纤及其性能、复合材料损伤、断裂的监测以及利用注胶方法来进行复合材料的自修复等。本文简述心光纤的传光机理,对自诊断、自修复系统的总体方案做了具体的研究和分析,并通过实验论证了该方案的可行性。     

空心光纤用于机敏结构自诊断、自修复的研究

介绍的是在机敏结构中利用空心光纤灌注胶液的方法来进行复合材料损伤、断裂的自诊断、自修复,对空心光纤的传光机理做了具体的研究和分析,运用这些特性对整个系统的总体方案作出了初步的分析。     

基于光纤传感和形状记忆合金的自修复智能结构研究进展

介绍了基于光纤传感与形状记忆合金的自修复智能结构的工作机理,从材料选择和控制系统开发方面出发,回顾了国内外近年来结合光纤传感技术和SMA驱动技术的智能结构的研究进展,并探讨了在各项研究中存在的问题及今后该领域的研究方向.     

基于光固化的液芯光纤及其性能

研究了液芯光纤及其芯液的性能,以及液芯光纤包层裂纹损伤的修复效果和修复原理。结果表明：该液芯光纤具有数值孔径大,传光性好等特点;芯液的光固化速度快,能够修复光纤包层裂纹,延长了光纤的使用寿命。该液芯光纤不仅可用于传感,而且由于芯液的特殊性使其能够用于光纤智能复合材料的自诊断和自修复。     

自修复型超疏水表面的研究进展

超疏水表面因其优异的使用性能在实际生活中具有广阔的应用前景,但在受到物理或化学等作用的损伤下,超疏水表面极易被破坏而丧失超疏水性能,导致其使用寿命缩短,因此制备具有自修复性能的超疏水表面是当今研究的热点之一。以构筑超疏水表面的两个必要条件为切入点,从低表面能物质的自修复、表面粗糙结构的自修复、低表面能物质和表面粗糙结构的同步自修复3个方面综述了自修复型超疏水表面的研究进展,并对自修复型超疏水表面的应用进展进行了总结,最后展望了自修复型超疏水表面今后的发展趋势,以期为自修复型超疏水表面的发展提供借鉴与指导作用。     

自修复聚合物在电化学储能领域的研究进展

自修复聚合物材料能够自行修复在加工和使用过程中产生的微观或者宏观损伤,从而解决材料内部微裂纹难以检测和修复的问题,保持其结构和功能的完整性。将自修复聚合物应用于电化学储能器件中,可有效提升器件的安全可靠性和使用寿命,成为近年来的研究热点之一。本文概括介绍了外援型和本征型自修复聚合物材料的修复机理,着重总结了不需要修复剂、且可实现多次可逆修复的本征型自修复聚合物应用于电化学储能领域的研究进展,以储能器件的电极、电解质以及界面为出发点,综述了自修复功能聚合物分别作为高比能电极黏结剂、界面修饰层、可自修复电解质的研究进展,阐述了自修复机理及其对储能器件电化学性能的影响规律,探讨了自修复聚合物材料在储能领域未来的发展方向。     

智能混凝土损伤自修复全过程分析

混凝土及其结构能够自动适应环境，在受到损伤后能够自行修复，是解决结构中的混凝土损伤的最佳途径。利用内置内含修复胶粘剂的胶囊实现了混凝土损伤的自修复，一旦混凝土中出现损伤或裂缝，胶囊破裂，其中的修复胶粘剂流出，使其修复。通过有限元软件ANSYS，建立了混凝土有限元模型，对其损伤自修复全过程进行了计算分析，揭示了损伤自修复的机理。最后，通过试验验证了计算分析方法的正确性和合理性。     

智能复合材料的研究进展

智能复合材料作为一种新型高技术材料,兼具结构与功能双重特性。根据近几年来智能复合材料的研究现状,介绍了几种主要的智能复合材料,形状记忆复合材料、自修复智能复合材料、压电智能复合材料、电/磁流变智能复合材料及纤维素智能复合材料,简述了智能复合材料领域当前研究热点,介绍了该领域中存在的一些问题,展望了智能复合材料的发展前景。     

空心光纤在复合材料断裂位置测量中的研究

损伤监测与断裂修复是复合材料研究的难题之一。利用空心光纤注胶来实现复合材料的自诊断、自修复是一种行之有效的方法。由此对空心光纤的传光机理做了详细的研究和分析,并介绍了利用空心光纤对复合材料断裂位置进行测量的原理、方法及实验研究。首先给出了空心光纤的性能,其次介绍了利用测量光纤衰减特性的剪断方法来进行复合材料断裂位置的研究,最后介绍了Y型耦合器在断裂位置研究中的实用性,并以一个系统的实验原理图作为整个研究的小结。     

双硫酯对RAFT自由基交联聚合动力学和交联结构的影响

使用差示扫描量热(DSC)、萃取/平衡溶胀和动态力学分析(DMA)研究了双硫酯结构对二甲基丙烯酸酯可逆加成-断裂链转移(RAFT)自由基聚合速率、凝胶行为和交联结构的影响。聚合速率取决于双硫酯Z基团的稳定作用,Z基团为苯基时聚合速率最慢,Z基团为环己基时聚合速率最快;二硫代苯甲酸苄酯(BDB)中Z基团的强稳定作用使中间态自由基浓度增大,中间态自由基的双基终止导致凝胶点提前;环己基二硫代甲酸苄酯(BCDC)中Z基团的弱稳定作用使反应控制能力下降,不利于交联网络的均匀性。     

Structure of semidilute single-wall carbon nanotube suspensions and gels

The microscopic network structure of surfactant-stabilized single-wall carbon nanotubes (SWNTs) in water was investigated as a function of SWNT concentration in the semidilute (overlapping) regime using small-angle neutron scattering (SANS). Most of the samples exhibit rigid rod behavior (i.e., Q(-1) intensity variation) at large scattering wavevector, Q, and a crossover to network behavior (i.e., approximately Q(-2) intensity variation) at low Q. The mesh size, xi, of the network was determined from the crossover of rigid rod to network behavior in the SANS intensity profile and was found to decrease with increasing SWNT concentration. When the dispersion quality of these associating rigid rods was degraded, only approximately Q(-2) intensity variation was observed at both high and low Q. Small-angle X-ray scattering measurements of the same stable dispersions were relatively insensitive to network structure because of poor contrast between SWNTs and surfactant.     

基于高缠结纤维素水凝胶的力学作用机制研究

采用丙烯酰胺（AM）和羧甲基纤维素（CMC）构建高力学性能双网络（DN）水凝胶,探讨第一网络聚丙烯酰胺（PAM）的交联与缠结以及第二网络CMC的氢键作用,对水凝胶力学性能的作用机制。研究结果表明：对于第一网络,PAM在C=10-5（C=n交联剂/n单体为水凝胶的交联度）下能形成显著的缠结结构,在应力作用下能通过滑动分子链逐渐形成缠结结构来实现能量耗散;PAM在C=10-2下会形成高交联网络,在应力作用下通过化学键的断裂来耗散能量。对于第二网络,当水凝胶中CMC的质量分数Q=5.0%时,通过冻融能形成显著的氢键,并有效提高网络的作用力,从而提高水凝胶的力学性能。在C=10-5、Q=5.0%时,水凝胶的应力达到0.328 MPa。CMC较大的渗透压会引起凝胶的溶胀,降低聚合物密度。此外,引入CMC还会影响第一网络PAM的缠结结构。     

基于RBF神经网络的色空间转换模型

研究了RBF神经网络的结构及算法,应用RBF神经网络建立了打印机的色空间转换模型.根据实验数据,对网络结构进行了优化,通过比较不同参数时网络的性能,确定最优网络参数.最后对所建模型进行了仿真验证,验证结果表明,预测数据与实测数据的色差较小,说明该模型具有实用价值.     

Fibrillar structure of superdrawn polyoxymethylene fibres

A fibre structure of superdrawn polyoxymethylene fibres was examined by scanning electron microscopy. The fibre had a skin-core structure and was characterized by a double fibrillar network which was formed from a frame network of trunk fibril screens parallel to the fibre axis, a sub-network of branch fibrils inside the frame, thin cross-fibrils connected to the network and longitudinal void-chains connected to the cross-fibrils between the fibril screens. The frame fibrillar network originated in the undrawn spherulite network, trunk and branch fibrils originated in a bundle of lamellar crystallites and cross-fibrils probably resulted from the interlamellar amorphous phase. The fibrillar network was also varied in the radius direction, possibly due to the diversities of the undrawn spherulitic morphology and the deformation mode at necking.     

基于PSO改进深度置信网络的滚动轴承故障诊断

针对深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)用于轴承故障诊断时,网络层结构调试比较费时等问题,提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的DBN算法,以及基于该算法的轴承故障诊断模型。该模型利用PSO算法优选DBN网络结构,并通过自适应时刻估计法微调模型参数,随后运用具有最优结构的DBN模型直接从原始振动信号中提取低维故障特征,并将其输入到Soft-max分类器中识别轴承的故障模式。该算法与支持向量机、BP神经网络、DBN、堆叠降噪自编码等方法进行对比分析,实验结果表明,PSO改进的DBN算法具有更高的准确率以及更好的鲁棒性。     

基于RDRNN的变阻尼半主动结构控制振动试验研究

在一个1：4的五层模型刚架结构上进行了变阻尼半主动结构控制的振动台试验,应用多输入多输出分支动态递归神经网络模型RDRNN建立了神经网络控制器,利用已有的试验数据对神经网络控制器进行训练,然后应用该神经网络控制器对结构进行变阻尼半主动结构振动控制,输入了几种不同的地震波,对比分析了该神经网络控制器的控制效果。振动参试验结果表明,应用神经网络控制器对结构进行变阻尼半主动结构控制,可以达到较好的控制效果,所需控制信息较少,并且对不同的地震激励有较强的荷载适应性。     

可逆聚氨酯乳液的制备与研究

以甲苯二异氰酸酯与二官能度及三官能度的聚氧化丙烯二醇为原料,合成了乳胶粒子内分子结构分别为线型及三维网状的聚氨酯乳液,将两种乳液室温干燥成膜后,在搅拌下再进行分散乳化,通过丁达尔现象及透射电镜结果表明:前者不能通过二次分散乳化得到乳液;后者可以通过二次分散乳化再次得到乳液,成功制备了可逆聚氨酯乳液。并对这种乳液成膜及再分散乳化的机理(可逆机理)进行了初步研究。     

基于显式有限元的薄壁结构吸能特性预测

为了探讨轴向载荷冲击作用下试验参数对薄壁结构吸能特性的影响规律，预测和分析某一类型的薄壁结构吸能特性，基于显式有限元技术建立了这一类型薄壁结构的BP人工神经网络吸能特性预测模型。以方形薄壁结构为例，通过改变结构质量、冲击速度、横截面尺寸、壁厚等影响结构吸能特性的因素对这一类型的薄壁结构进行了大量的数值试验，获得不同试验条件下的结构吸能特性参数，然后建立了这一类型薄壁结构的吸能特性预测模型，并进行自主训练学习, 当训练步数为2035时，网络模型达到误差要求。结果表明：该BP神经网络模型的输出样本与目标值十分接近, 比吸能误差值为-2.53％，有效撞击力误差值为4.67％，有效撞击行程误差值为-3.90％，说明该模型具有较好的精度。