纳米TiO2的改性及其制备的TiO2/环氧树脂涂层的性能

过去,采用偶联剂等对纳米TiO2粉体改性的效果不好,影响了其制备的环氧树脂复合涂层的性能.以多羟基化合物三乙醇胺(TEA)对纳米TiO2预处理,再用硅烷偶联剂KH560或硬脂酸对其改性,并用其制备含2.0％TiO2的环氧树脂复合涂层.利用傅里叶红外变换光谱仪、激光粒度仪和紫外/可见分光光度计对改性结果进行表征,并用扫描电子显微镜(SEM)观察含2.0％改性纳米粉体的复合环氧涂层的表面形貌,通过电化学工作站、准动态高温高压釜测定其阻抗、耐高温高压性能.结果表明:通过三乙醇胺预处理后,改性纳米TiO2粉体的有效粒径有所减小,透过率有所增加;含改性纳米粉体的复合涂层阻抗性能、高温高压性能有一定的提升,经TEA预处理再有机改性的纳米TiO2制备的复合涂层性能可进一步提高.     

MTU某型柴油机游车故障剖析

MTU某型柴油机在中修后进行试车时,当转速加速到900 r/min时出现了"游车"现象,故障现象明显,可以很容易从声音和转速上辨别。该柴油机的额定转速为1 800 r/min,出现故障后对该现象进行了彻底的研究与分析最终确定了因为调速器传动装置故障而造成的后果。     

石墨电极的高速加工

石墨电极具有电极消耗小、加工速度快、耐高温、加工精度高等优点，逐渐取代铜电极成为电加工电极的主流。石墨的硬度低、脆性大，采用高速加工方式可提高表面质量和精度，减小石墨电极的后续加工，降低刀具成本。文章着重介绍了目前国外在石墨电极高速加工技术方面研究的最新进展，提出了石墨电极高速加工的策略和加工参数优化选择原则。     

土压平衡盾构施工中泡沫剂作用

介绍了目前地下盾构过程中泡沫剂的组成和使用原理,分析了泡沫剂的特性和作用以及泡沫剂的加注系统,介绍了在广州地铁施工现场中实测的泡沫剂使用效果,结果表明:在地下盾构过程中使用一定浓度、压力和流量的泡沫剂可以降低刀盘扭矩,减小盾构机推力,并达到提高掘进和出土效率的目的。     

氨曲南联用阿奇霉素对产膜铜绿假单胞菌作用的实验研究

目的:探讨氨曲南联用阿奇霉素对铜绿假单胞菌ATCC 27853及临床分离的15株铜绿假单胞菌的体外作用效果。方法: 分别采用肉汤稀释法、棋盘法测定氨曲南、阿奇霉素单用及两者联用对铜绿假单胞菌ATCC 27853、临床分离的15株铜绿假单胞菌的作用效果。刚果红平板实验鉴定临床分离的15株铜绿假单胞菌能否形成生物膜。结晶紫实验比较铜绿假单胞菌形成生物膜能力的强弱。连续稀释法绘制铜绿假单胞菌生物膜生长曲线及活菌计数。银染法观察氨曲南联用阿奇霉素对铜绿假单胞菌生物膜的情况。结果: 体外实验结果表明,氨曲南联用阿奇霉素,对铜绿假单胞菌ATCC 27853表现为协同作用;在临床分离的15株铜绿假单胞菌中,有6株表现为协同作用、有6株表现为相加作用、有3株表现为无关作用。刚果红平板实验表明,临床分离的15株铜绿假单胞菌中,有12株形成生物膜,3株未形成生物膜,成膜率为80%。结晶紫实验表明,编号16091217的菌株,与其他菌株相比,成膜能力最强。连续稀释法行活菌计数实验表明,阿奇霉素组、氨曲南组活菌数量与阿奇霉素+氨曲南组相比,有统计学差异。结论:氨曲南联用阿奇霉素对铜绿假单胞菌的体外作用以协同和相加作用为主,对能形成生物膜的铜绿假单胞菌,有协同杀菌作用。     

具有"层中层"结构的Zr/[Al(Si)N/CrN]涂层制备及其在海水环境中腐蚀磨损特性

采用多弧离子镀技术制备了不同调制比的交替多元多层Zr/CrAlSiN复合涂层,通过交替沉积与间歇性接近不同靶材相结合的方法获得了Zr/[Al(Si)N/CrN]"层中层"结构,并对复合涂层的力学性能、无腐蚀时的摩擦磨损性能、无摩擦磨损时的腐蚀性能及海水环境中的腐蚀磨损性能进行了研究.结果 表明:该结构设计对涂层生长缺陷...     

爆炸成型弹丸对陶瓷材料的侵彻实验研究

用爆炸成型弹丸对氧化铝、碳化硅及碳化硼装甲陶瓷材料进行侵彻深度实验,得到3种装甲陶瓷材料在3 km/s速度侵彻下的质量防护因数和差分防护因数。设计了防护结构,对比3种材料的抗EFP侵彻性能,对实验现象和结果进行分析。结果表明,碳化硼的抗侵彻性能最强,在陶瓷面板顶部增加防溅层可提高结构的防护性能。     

不同层状变燃速发射药药型的内弹道性能数值模拟

为研究药型对层状变燃速发射药内弹道性能的影响,基于经典内弹道理论建立了多种药型的层状变燃速发射药物理燃烧模型,并推导计算了对应的形状函数与燃气生成猛度表达式,通过VC++软件对在定容条件下的不同药型的层状变燃速发射药内弹道性能进行了数值计算。结果表明：圆饼与方片层状变燃速发射药的燃烧性能相似,且比两面包覆的矩形变燃速发射药燃烧性能好;对于长方体变燃速发射药四面包覆比两面包覆的燃气生成猛度有明显的提高。在12.7mm枪装填条件下,长方体四面包覆比两面包覆膛内最大压力和弹丸初速分别降低11.94%和2.39%。     

基于深度强化学习的交通信号控制方法

交通信号的智能控制是智能交通研究中的热点问题。为更加及时有效地自适应协调交通,文中提出了一种基于分布式深度强化学习的交通信号控制模型,采用深度神经网络框架,利用目标网络、双Q网络、价值分布提升模型表现。将交叉路口的高维实时交通信息离散化建模并与相应车道上的等待时间、队列长度、延迟时间、相位信息等整合作为状态输入,在对相位序列及动作、奖励做出恰当定义的基础上,在线学习交通信号的控制策略,实现交通信号Agent的自适应控制。为验证所提算法,在SUMO(Simulation of Urban Mobility)中相同设置下,将其与3种典型的深度强化学习算法进行对比。实验结果表明,基于分布式的深度强化学习算法在交通信号Agent的控制中具有更好的效率和鲁棒性,且在交叉路口车辆的平均延迟、行驶时间、队列长度、等待时间等方面具有更好的性能表现。