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选用核电用聚四氟乙烯(PTFE)材料,在不同温度下(315、300、285 ℃)进行高温加速老化试验。通过傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)、扫描电子显微镜(SEM)、热失重分析仪(TG)对材料的微观结构、热性能进行了表征分析,然后采用热老化和热失重法建立了2种老化寿命预测模型。结果表明,随着老化时间的延长,PTFE的FTIR谱图出现了明显的红移,表面出现了明显的孔洞,材料的热稳定性和力学性能变差;寿命预测模型显示热失重法与热老化法推算出的寿命预测结果基本一致,并且随着使用温度的增加,误差进一步缩小,这表明热失重法对PTFE材料使用寿命的推算是可靠的,这种简单易行的方法非常适用于PTFE材料。 相似文献
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研究了纳米晶NdFeB永磁粉在0.1 MPa氢压,不同温度下的吸氢规律;并分别对晶化后、氢化后以及歧化后的纳米晶NdFeB永磁粉进行球磨处理。结果表明,纳米晶NdFeB永磁粉在250℃下才开始吸氢,保温3 h达到最大吸氢量Nd2Fe14BH3.31;随着温度升高,吸氢量并没有增加;当温度升高到450℃时,开始歧化反应;球磨5 h后,氢化粉最为细小均匀,而歧化粉则最为粗大。 相似文献
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针对传统人工核查电力工程异常数据存在耗时费力及准确度较低的问题,文中提出了一种基于模糊聚类与改进遗传算法的数据识别技术。该技术采用模糊聚类算法对数据进行自动归类,并对异常数据加以识别。同时还设计了一种改进遗传算法增强了数据的全局搜索能力,进而提升整体算法的识别效率。基于Matlab进行的仿真验证结果表明,所提技术方案可有效地自动识别出电力工程中的异常数据。而在结合改进遗传算法后,该算法的识别准确率得到了显著提升,且识别时间也缩短了60%以上,实现了数据搜索能力与效率的平衡。 相似文献
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