催化合成苄基氯连续工艺研究

甲苯催化氯化合成苄基氯比热氯化、光氯化有许多优点。研究了催化合成苄基氯的连续工艺及各项条件对反应的影响。与分批操作比较，连续操作的收率稍低，但能提高生产能力，操作方便，使产品质量稳定。     

三菱丽阳参股碳纤维复合材料汽车部件制造商

正三菱丽阳株式会社2014年1月23日宣布,购买碳纤维复合材料(CFRP)汽车零部件供应商Action Composites International Ltd.(以下简称AC社)35%的股权。此举为进一步强化三菱丽阳车用碳纤维复合材料事业的发展。在汽车轻量化呼声日益高涨的今日,市场对碳纤维复合材料的需求也不断增加,尤其是在高端跑车领域内,急需建立稳定的量产供应体系。为应对市场需求,三菱丽阳通过收购的Challenge株式会社采取了一系列的措施,研发出了单体生     

轻量化时代来临碳纤维成汽车业“新宠”

正据路透社2013年2月16日报道,德国汽车产商宝马汽车公司(BMW)与汽车碳纤维生产SGL Carbon(SGL)计划投资逾1×108欧元,将合作生产的碳纤维产能从3 000 t/a提高到6 000 t/a,这项投资将使宝马与SGL提高在德、美两国的碳纤维产能,以用来满足不断增长的宝马i系列电动汽车的市场需求,并同时应用在预计将于2015年底上市的宝马7系车上,以减轻新型宝马车辆自重并降低二氧化碳的排放量。受上述消息提振,德国汽车碳纤维生产商SGL Carbon SE(SGL.XE)2月5日股票累计上涨     

《棉花细绒棉》新标准系列问答异性纤维8问

1.什么是危害性杂物与异性纤维?答:危害性杂物是指混入棉花中的对棉花加工、使用和棉花质量有严重影响的硬杂物和软杂物,如金属、砖石及异性纤维等。标准中将危害性杂物分为硬杂物和软杂物,而软杂物就是异性纤维。     

公证检验见成果

8月初,青岛市纺织纤维检验所在执行出疆棉国家质量公证检验时,发现新疆建设兵团棉麻公司销售给藤华纺织有限公司的棉件有部分炭黑污染情况,立即通知交易双方。经协商,新疆建设兵团棉麻公司依照专业纤检机构提供的证据做出退货处理决定,使这起运输污染的问题得以圆满解决。 青岛藤华纺织有限公司于98年7月底通过青岛纱布市场(兵团驻青联办机构)定购的出疆棉36批计7035件,约600吨,运抵青岛。经中国纤维检验局下达任务书,青岛纤维     

对纤维流通中抬级抬重、压级压重、掺杂使假的违法行为应从重处理

从全国解放到八十年代初期,在纤维流通领域中,交接双方在纤维检验机关的指导下,能够较好地执行国家标准和有关规章制度,纤维品级相符率很高,且很少发现有掺杂使假的现象。据统计,这段时期全国棉花收购平均品级为3级左右,1～2级棉约占30％;羊毛洗净率平均达37～40％,均属正常。     

纳米芳纶气凝胶纤维的制备与微观结构调控

针对目前气凝胶纤维力学强度不高的问题,以对位芳纶为原料制备了纳米芳纶分散液,通过湿法纺丝、溶剂置换、冷冻干燥工艺制备了纳米芳纶气凝胶纤维,并通过调节溶剂置换浴中叔丁醇与水的比例,对气凝胶纤维的微观结构进行调控。结果表明:调节溶剂置换浴可使气凝胶纤维具有良好的成形性,当溶剂置换浴中叔丁醇和水的体积比为1∶1时,气凝胶纤维内部呈蓬松网状结构,其比表面积可达165.4 m2/g,断裂强度为4.8 MPa;随着水的比例的增加,气凝胶纤维比表面积下降,力学强度增加;当以水为置换液时,纳米芳纶整齐取向排列,气凝胶纤维的断裂强度可达328.7 MPa。     

增湿条件下膨胀土隧道围岩的稳定性

增湿条件下,膨胀土的强度会降低并产生膨胀力,在两者的共同作用下,膨胀土隧道围岩稳定性会严重降低,有必要研究增湿条件下膨胀土隧道围岩的变形和衬砌受力.采用室内试验和数值模拟的方法对膨胀土隧道围岩稳定性进行研究,对不同含水率的重塑膨胀土进行剪切试验,得出摩擦角、黏聚力与含水率的拟合关系式,运用ABAQUS有限元软件对膨胀土...     

高气压光电离飞行时间质谱用于食用油掺假的快速定性定量鉴别

建立了高气压光电离飞行时间质谱(HPPI-TOFMS)对油脂中挥发性有机物(VOCs)的快速分析方法，1.5 min内即可获得不同油品的VOCs指纹图谱。以特级初榨橄榄油(EVOO)的掺假鉴别为例，利用OPLS-DA的S-plot曲线，获得其他3种低价植物油(精炼菜籽油，r-RO;花生油，PO;芳香菜籽油，f-RO)与EVOO相区别的特征VOCs。基于每种油品的特征VOCs,实现盲样的定性鉴别。对EVOO中分别掺入r-RO, PO和f-RO的二元掺假混合物进行HPPI-TOFMS分析，构建掺假浓度和特征VOCs信号强度之间的线性方程，对盲样的掺假浓度进行定量预测，3种盲样的“总-平均预测偏差绝对值的平均值”均位于3%以内，体现了该方法的可靠性和准确性。HPPI-TOFMS无需样品前处理，操作简单，分析快速，环境友好，可实现食用油掺假的快速定性定量鉴别，有望应用于海量市场样品的高通量筛查。     

基于联合对抗深度迁移的轴承故障诊断方法

长期现场监测的滚动轴承大数据往往故障样本较少且受噪声和监测误差的影响，有用故障信息容易淹没在正常样本数据中，特别对于变工况和不同场景下的数据集服从不同分布的问题，如果直接利用基于深度学习的故障诊断方法进行识别，容易造成误判或漏判。为此，提出一种基于联合对抗深度迁移的滚动轴承故障诊断方法。该方法融合了深度学习和迁移学习的各自优点。首先利用具有批量归一化层的卷积神经网络，提取实验室有标签源域数据和现场无标签目标域数据的不变特征，然后通过广义切片Wasserstein距离来度量域间数据的联合分布差异性，并采用softmax激活函数作为域判别器和分类器实现识别。最后通过凯斯西储大学滚动轴承数据集、西安交通大学滚动轴承数据集和现场滚动轴承数据集进行不同诊断方法之间的对比、验证和应用研究。研究结果表明，所提方法在滚动轴承数据集的平均分类准确率能达到99%,相比于其他方法具有更高的分类精度和更好的迁移性能，可为滚动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。