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991.
采用四种表面活性剂体系,包括硅酮系表面活性剂DC-193、非硅酮系表面活性剂吐温-80、DC-193与吐温-80复配体系,以及JFC复配体系,研究了不同表面活性剂体系对酚醛泡沫性能的影响。研究结果表明:采用DC-193与吐温-80复配体系时,泡沫的综合性能最好。采用SEM观察了泡沫的孔结构,还进一步研究了DC-193与吐温-80。复配体系的用量对泡沫表观密度和吸水率的影响,并简单分析了机理。 相似文献
992.
为了有效降低因驾驶员紧急换道行为而诱发的交通事故,提高道路交通事故链阻断效率,提出一种基于高斯混合隐马尔科夫模型(GMM-HMM)和人工神经网络(ANN)的紧急换道行为预测方法。首先利用GMM-HMM对车辆行驶状态以及驾驶行为连续观察序列进行换道意图辨识,采用ANN预测下一时段的驾驶行为,再预测换道过程中的横向加速度变化率,从而判断紧急换道的危险程度。驾驶员在环仿真实验及实车实验结果表明,该方法预测避险成功率达92.83%,实验避险成功率达90.32%。该方法能有效地对紧急换道行为进行提前警告与干预。 相似文献
993.
994.
大跨楼盖结构的振动舒适度问题在结构设计中不可忽视,钢桁架-混凝土组合楼板是大跨结构中常用的楼板形式.针对该类型楼板的振动舒适度问题,建立简化层合梁模型以及精细的层合板模型,分析结构动力特性的影响因素和影响机理,并建立某真实结构的参数化有限元模型,计算细部构件对楼板振动频率影响规律.研究表明:当混凝土板和钢桁架的弹性模量... 相似文献
995.
低压高密度聚乙烯装置反应系统模型开发 总被引:2,自引:0,他引:2
低压高密度聚乙烯(HDPE)装置稳态模拟模型可用于消除操作约束条件的瓶颈,提高产品产量与质量等。软件的应用又以具反应系统的建模最为关键。本文讨论了应用POLYMERSPLUS软件开发HDPE装置反应系统稳态模型的方法,包括确定系统组分、热力学参数、催化剂活性中心数目以及拟合反应动力学参数等,并对所建的模型进行了验证。 相似文献
996.
以端乙烯基硅氧烷齐聚物(NS)、甲基丙烯酸甲酯(MMA)和丙烯酸丁酯(BA)为原料,通过乳液共聚合,制备了有机硅-丙烯酸酯二元共聚水分散液。考察了不同单体配比对水分散液及成膜物性能的影响。通过动态光散射仪、透射电子显微镜等对水分散液进行了表征,发现共聚物乳胶粒子粒径较小,均在30nm~60nm范围;水分散液成膜物透明、光滑、力学性能好。当共聚物中有机硅含量达到10%(质量分数,下同)时,成膜物对水的接触角已超过100°,接近纯有机硅的接触角,表明端乙烯基硅氧烷齐聚物的引入赋予了薄膜良好的表面拒水性能。 相似文献
997.
采用自制纳米三氧化钨粉末为原料,以淬火工艺制得纳米基三氧化钨陶瓷.通过I-V特性测量、显微结构和相结构分析,研究了在不同的温度下淬火三氧化钨陶瓷的伏安特性,结果表明较低温度淬火可以使样品的非线性系数提高到10.93,但随着淬火温度(开始淬火温度)的提高,样品的非线性系数急剧下降,当高于900℃淬火时,样品的电学行为转变为线性,非线性系数约为1.对其进行阻抗谱测量,结合相结构与电学行为的关系,认为相结构的不同造成晶界电阻及势垒的不同,改变了电输运特性,从而使其电学行为改变. 相似文献
998.
锡基材料在自然界含量丰富、价格低廉, 在电催化还原CO2制液体燃料反应中具有巨大潜力。但是较低的产物选择性和较差的稳定性限制了其应用。本工作制备的锡量子点电催化剂(Sn-QDs), 具有高效、高稳定性和高选择性的电催化还原CO2产HCOOH活性。Sn-QDs的平均颗粒尺寸仅为2~3 nm, 结晶性良好。小的颗粒尺寸增大了电化学活性面积(ECSA), Sn-QDs的ECSA约为锡颗粒的4.4倍。ECSA增大以及CO2还原反应动力学加速, 促进了CO2电化学转化。在-1.0 V (vs RHE)下, Sn-QDs/CN催化剂的HCOOH法拉第效率(FEHCOOH)达到95%, 并且在宽约0.5 V的电势范围内能够保持在83%以上。此外, Sn-QDs/CN可以在24 h内保持良好的电化学稳定性。 相似文献
999.
以午门城台为对象,在现场勘察及长期监测的基础上,利用数值模拟和试验设计相结合的方法,从冻融循环、局部饱水作用、底部不均匀竖向变形作用、上部竖向荷载4个因素以及因素间耦合影响的方面分析结构的受力性能。研究发现:对结构应力影响方面,上部竖向荷载、底部不均匀竖向变形、局部饱水作用均是高度显著因子,冻融循环次数、冻融循环次数与局部饱水作用时长的交互作用对拱券顶部最大拉应力同样为高度显著因子;对城台变形影响方面,局部饱水作用、底部不均匀竖向变形、上部竖向荷载均是高度显著因子。研究结果揭示了古建筑城台结构受力性能的主要影响因素及影响规律,为该类古建筑日常维护和预防性保护方案制定提供了科学依据。 相似文献
1000.
针对现有算法对不同来源特征之间的交互选择关注度欠缺以及对跨模态特征提取不充分的问题,提出了一种基于提取双选紧密特征的RGB-D显著性检测网络。首先,为了筛选出能够同时增强RGB图像显著区域和深度图像显著区域的特征,引入双向选择模块(bi-directional selection module, BSM);为了解决跨模态特征提取不充分,导致算法计算冗余且精度低的问题,引入紧密提取模块(dense extraction module, DEM);最后,通过特征聚合模块(feature aggregation module, FAM)对密集特征进行级联融合,并将循环残差优化模块(recurrent residual refinement aggregation module, RAM)配合深度监督实现粗显著图的持续优化,最终得到精确的显著图。在4个广泛使用的数据集上进行的综合实验表明,本文提出的算法在4个关键指标方面优于7种现有方法。 相似文献