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目的 采用简单的制备方案,在不同结构类型模板表面制备具有自清洁特性和良好移植特性的超疏水柔性薄膜。方法 磁性微粒为了在磁场环境中获得能量最低的平衡态,能自发响应与外加磁场平行的共线偶极矩粒子链。基于磁场环境中磁性微粒的受控机理,以不同粒径的羰基铁粉为磁性分散相,以聚二甲基硅氧烷为载体,配制出不同质量分数的磁性混合液,再采用湿膜制备器将磁性混合液分别涂敷在光滑的一次结构模板和具有规则微观形貌的二次结构模板表面,并将其置于磁场环境中,待磁性涂层在室温条件下预固化12 h后,再将涂层移至真空干燥箱中,在120℃下固化3 h,形成具有疏水性的柔性薄膜。结果 二次结构模板表面形成的柔性薄膜相较于一次结构模板表面,所形成的柔性薄膜的微观结构更具多样性,更有利于水滴在薄膜表面形成Cassie-Wenzel状态。采用接触角测量仪测试5μL的水滴在薄膜表面的抗润湿性能,结果表明,水滴在柔性薄膜表面的静态接触角大于150°,滚动角小于10°,并且所制备的样品不仅耐老化、结构适应性强,还具有自清洁等诸多特性,满足超疏水材料实际应用的要求。结论 一次结构模板和二次结构模板表面形成的连续型磁性微锥可使柔性薄膜表... 相似文献
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针对γ辐射环境场景图像中位置、形状、颜色多样的斑块噪声在图像配准过程中比场景信息更加显著,严重干扰场景信息的特征表达,导致场景图像难以实现准确图像对齐的问题,本文提出一种联合去噪策略与结构特征对齐的γ辐射环境场景图像配准方法,该方法从降低噪声干扰和改善场景信息的特征表达两个方面提升配准精度。首先,针对γ辐射环境场景图像中斑块噪声多样性的问题,通过金字塔滑动取样策略将γ辐射环境场景图像下采样为无损子图像集,使斑块噪声被拆分为子图像中的孤立点噪声,并利用中值滤波方法对此类噪声进行去除。其次,针对场景信息特征显著性不足的问题,采用Sobel边缘特征提取方法获取场景信息的稳定结构特征,实现对斑块噪声边缘弱纹理的抑制及场景信息特征表达的提升。最后,利用傅里叶-梅林变换方法进行结构特征的准确对齐,实现γ辐射环境场景图像的准确配准。在60Co γ辐射环境采集的图像上进行了大量对比实验,待配准图像的尺度量解析误差小于0.01,旋转量解析误差小于0.4°,平移量解析误差小于±0.6像素,实验结果表明了本文方法的有效性。 相似文献
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建设项目工程造价控制贯穿于项目建设的全过程,本文结合笔者多年工程造价控制实践,从技术和经济的角度详细论述了建筑项目各阶段工程造价的特点和存在的诸多问题,并提出了合理有效的造价控制与管理措施,供同行借鉴参考。 相似文献
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目的 制备超疏水自清洁的Ti6Al4V合金表面。方法 首先使用飞秒激光在Ti6Al4V合金表面预制备微米级结构,然后将预制备的样品置于1.0 mol/L的氢氧化钠溶液中,在超声水浴状态下进行电化学去合金,获得微纳米复合结构。经表面改性后,得到微纳超疏水钛合金表面。结果 经复合制备的微纳超疏水表面结构由微米级的梯形凸柱阵列,以及通过电化学去合金形成的三维纳米孔洞骨架和沉积的微米或亚微米金属氧化物组成。经过表面改性后,该微纳复合结构表面呈现优异的超疏水性,其接触角可达162.5°,滚动角低至3.4°。自清洁性能测试结果表明,该微纳超疏水钛合金表面展现出优异的低黏附性和自清洁性,1滴水对表面的清洁效率达到99.8%。激光加工参数与静态水接触角之间的关系表明,接触角与扫描间距呈负相关,与能量密度、重复次数呈正相关。结论 飞秒激光结合电化学去合金方法制备的具有微纳结构的钛合金表面呈现出优异的超疏水自清洁性能,通过改变激光加工参数能够有效增大表面的静态水接触角,为后续研究提供了一定参考。 相似文献
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钍基核燃料后处理Thorex流程的发展倾向于酸式进料,单循环。基于30级10mm环隙式离心萃取器台架系统,对酸式进料、单循环Thorex流程工艺进行台架实验验证。实验结果表明:全流程钍回收率为99.994%,铀回收率为99.30%,钍中去铀分离因子SF_(U/Th)为1.5×10~2,铀中去钍分离因子SF_(Th/U)为2.2×10~4。增加1B工艺段(钍铀分离段)补萃级数应可以进一步提高铀回收率。 相似文献
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针对目标检测任务中目标实例密集、重叠等因素导致的检测精度不高的问题,提出一种改进回归损失函数与动态非极大值抑制的目标检测框架。采用结合排斥因子Rep的GIoU-Loss进行目标位置回归,在增加回归参数间相关性的同时降低候选边框向邻近真值偏移概率。Rep-GIoU-Loss不仅有效提升目标位置回归精度,对目标遮挡情形也具有较好的鲁棒性。此外,增加稠密度预测分支预测目标被遮挡程度,并将遮挡程度预测值作为NMS方法的动态阈值,以减少漏检、虚检目标实例。实验结果表明,改进方法检测精度在PASCAL VOC2007测试数据集上提高了1.3个百分点,自制数据集可提高2.8个百分点,验证了该方法的有效性。 相似文献
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为进一步提高海上油气勘探的准确性,有必要利用更有效的油气预测方法来降低勘探风险,从而提高勘探成功率。传统的亮点、暗点烃类指示方法对低信噪比资料并不能取得很好的效果,而AVO方法也因其苛刻的使用条件而使其油气预测效果并不很好。针对这个问题,提出联合利用地震频率信息和振幅信息的Proni吸收滤波技术与AVO技术的方法来进行地层的含油气性检测,利用碳氢指示、属性交会等技术方法探测烃类异常,最后通过在南海西部某区域的烃类检测中应用并取得了很好的效果,证明了联合利用地震频率吸收属性和AVO效应可以更好地进行油气预测。 相似文献