基于分子模拟法的电场强度对甲基乙烯基硅橡胶微观结构演化的影响

在特高压输电工程中,强电场所引发的放电加剧了复合绝缘子外绝缘材料的老化。其基材聚合物——甲基乙烯基硅橡胶,在电场下的微观结构特征是绝缘材料性能强弱的关键基础。文中基于分子动力学模拟,建立了甲基乙烯基硅橡胶分子模型,从原子层面研究了恒定电场对硅橡胶微观结构演化的影响机理。结果表明:硅橡胶分子在恒定电场下的初始反应特征为甲基和乙烯基原子剧烈振动,化学键缩短,相邻基团相互靠近,生成数量不等的—Si—Si—键,促进硅橡胶分子螺旋化收缩,分子中部凸起呈现"倒U形";高场强使硅橡胶分子总能量大幅度下降,尤其对分子势能破坏更严重,致使分子结构收缩降解;随着电场强度的增大,分子链的弹性模量逐渐增大。说明较强电场会使硅橡胶材料的刚度变大,脆性变强,降低材料的力学性能,加速老化。研究成果可为硅橡胶材料的微观形貌和宏观特征之间的联系建立理论基础,进而为复合绝缘子用基材优化等方面提供参考价值。     

铸造铝合金化学转化膜的制备及抗蚀性

介绍了ZL104铸造铝合金化学转化膜的特点。实验研究了一步氧化法成膜工艺,机理及其转化膜抗蚀性能。通过试验获得了处理效果较好的溶液配方和工艺参数,经CASS试验和SL1287恒电位仪阳极极化曲线的测绘,其平均腐蚀失重为0．0167g,其平均腐蚀速率为0．4871g/h.m^2,一步氧化法生成的化学转化膜具有较好的抗蚀性能。     

橡胶复合材料的热传导特性研究

介绍了准稳态测量橡胶复合材料热导率的原理和试验装置;对以人造丝,尼龙和聚酯增强的橡胶复合材料的热导率进行一测量,线性拟合得出了其热导率与温度的定量关系式,并将线性关系式和橡胶基体材料进行了对比。结果表明,橡胶复合材料的热导率在纤维纵向上大于橡胶的热导率;在纤维横向上基本与橡胶一致。     

航空游星齿轮轴承延寿途径

介绍了游星齿轮轴承的特点，对游星齿轮轴承技术国内外的研究情况特别是延长其寿命的各种方法进行了综述，最后简述了国内研究现状及开展此项研究的途径和重大意义。     

基于可达辐射能的目标表面辐射传递系数计算方法

为了便于在红外成像仿真中对目标表面温度场进行计算,提出了一种基于可达辐射能的目标表面辐射传递系数计算方法。分别用公式法、蒙特卡洛法和可达辐射能计算法计算了两两垂直表面和两两平行表面模型间的辐射传递系数,并进行了仿真验证。结果表明,该可达辐射能计算方法在确保计算精度满足要求的同时,在计算效率上相对于公式法和蒙特卡洛法都有较大提高。     

平菇多糖硫酸酯制备工艺优化及抗氧化活性研究

以取代度为考察指标,研究了浓硫酸加入量、反应温度和反应时间等因素对平菇多糖硫酸化的影响;在单因素的基础上,通过L9(34)正交试验优化平菇多糖硫酸酯的制备工艺条件;采用FT-IR光谱仪对平菇多糖和平菇多糖硫酸酯进行结构鉴定,并通过测定还原力、DPPH自由基、超氧阴离子自由基和羟自由基清除率探索了平菇多糖硫酸酯的抗氧化活...     

高固含量石蜡纳米乳液的制备

以58#石蜡为原料,采用司潘-60和吐温-60为主乳化剂、油酸钾和吐温-80为助乳化剂制备了一种高固含量石蜡纳米乳液,利用单因素法研究了配方组成、乳化时间、乳化温度和搅拌转速对乳液粒径大小及其分布、乳液流动性和黏度的影响,并确定了适宜的制备条件.实验结果表明,高固含量石蜡纳米乳液的适宜制备条件为58#石蜡、乳化水、司潘...     

TiGeW12O40/TiO2催化剂微乳化合成葡萄糖酯

以固载杂多酸 TiGeW12 O40/TiO2 为多相催化剂,对以葡萄糖、硬脂酸、1,2-丙二醇、十二烷基硫酸钠等为原料合成葡萄糖酯的微乳化反应条件进行了研究。实验表明,TiGeW12O40/TiO2 是合成葡萄糖酯的良好催化剂,优化反应条件是:n(糖)∶n(酸)=1∶1.2 ,催化剂用量为反应物总量的2%,反应时间为1.5 h,葡萄糖硬脂酸酯的收率是92.4%。     

一种基于策略的跨自主域访问控制模型研究

针对分布式环境下各自主域访问控制模型的异构性以及跨域访问中域自治与协作问题,提出了一种基于策略的跨自主域访问控制模型.该模型通过自主域间访问主体的不同粒度映射机制,支持域间的安全互操作;通过安全控制器并结合基于XACML的访问控制策略,实现了域间用户权限的逻辑整合.各域的相关权限信息封装在域内,既保持原有的独立性又实现了域间的协作,同时屏蔽了域间主体差异,解决了不同域系统互不认知和异构访问控制模型映射问题.     

融合多源信息的专家学术专长语义匹配方法

通过评议文档与专家库的专家学术专长匹配,可以输出领域相关的候选专家列表,是同行评议中专家遴选和专家推荐的重要参考依据.针对学术专长匹配存在语义鸿沟、无法反映专家和评议文档多源信息间语义关联的问题,首先对专家信息和评议文档的多源信息进行语义特征抽取,融合多类特征进行表示学习,利用卷积神经网络设计专家特征抽取器ExpFeat和评议特征抽取器RevFeat,采用词嵌入方法和注意力机制对专家专长标签、评议文档关键词、学科分类树语义特征进行抽取和融合,生成具有“小同行”特征的专家和评议文档语义特征向量表示,解决多类信息源间不同学术分类标准造成的语义差异,反映内在语义联系,利用低维稠密向量表达语义信息,降低匹配复杂度.然后,根据专家语义特征表示和评议文档语义特征表示进行学术专长语义匹配,将专家和评议文档特征向量映射到相同语义空间,计算向量间余弦相似度衡量语义相似性,引入负例专家进行模型训练,通过softmax函数计算最大化正例专家概率优化特征提取器参数,进一步提升语义差异的捕捉能力,解决专家信息和评议文档之间的语义鸿沟问题,提升专家匹配效果.最后,在开源的论文评审数据集和项目评审数据集上进行了实验...