复合材料Tufting缝合技术的研究进展

缝合技术通过在预制织物的厚度方向引入增强纤维,能够将2D铺层复合材料变为准3D复合材料,显著提高复合材料的抗分层性能及耐损伤容限,在军事、民用领域均有广泛的应用.但是由于缝合技术需要缝纫机上下部件之间提供很大的操作空间,这对缝合设备提出了更高的要求,且缝合线之间存在互锁,往往会降低复合材料的面内性能,这些因素大大限制了其在高性能纤维增强复合材料生产制备中的应用.在此背景下,一种单边缝合新技术应运而生.Tufting缝合是一种单边缝合技术,是由Tufting缝合针携带缝合线从预制织物的一侧经过穿刺、退针运动后,将缝合线通过简单的摩擦作用留在织物内部,缝合线上几乎没有张力.这一技术节约了操作空间,降低了大型缝合设备的研发成本,同时减少了复合材料的成型缺陷,为异形大厚度织物的缝合提供了解决方案,是一种极具发展潜力的复合材料Z向加固技术.Tufting缝合领域的研究主要集中于自动化缝合技术、预制织物的成形技术以及Tufting缝合复合材料的制备与表征技术三个方面.近年来,Tufting缝合复合材料的制件尺寸、复杂程度、制备和成型效率都得到大幅提升.然而,Tufting缝合技术在质量稳定性、效率以及制件结构和尺寸等方面有一定的局限性,难以实现广泛的工业化生产和应用.本文主要综述了近年来Tufting缝合技术的发展现状,介绍了Tufting缝合装置的类型和最新技术进展,分析了Tufting缝合过程参数对预制织物成形及性能的影响,归纳了Tufting缝合复合材料力学性能及微观损伤的表征分析,最后提出了本领域亟待解决的问题和主攻方向.     

环氧改性水性聚氨酯上浆剂对碳纤维/氰酸酯树脂复合材料界面性能的影响

使用自行合成的环氧改性水性聚氨酯(EWPU)上浆剂对碳纤维进行表面处理,主要研究了EWPU上浆剂对碳纤维表面及碳纤维/氰酸酯树脂复合材料界面性能的影响。采用扫描电镜(SEM)、傅里叶红外光谱(FTIR)、X射线光电子能谱(XPS)和静态接触角等表征方法对比研究了二次上浆处理前碳纤维(CF)和处理后碳纤维(MCF)的表面形貌、表面化学元素组成和浸润性的变化,并通过单纤维破碎实验和短梁剪切法,研究了EWPU上浆剂对碳纤维/氰酸酯树脂复合材料界面力学性能的影响。结果表明,经EWPU上浆处理后碳纤维表面O/C值增加了39.13%,表面活性官能团的含量增加了14.97%,碳纤维与树脂的初始和稳态接触角分别减小了19.41%和20.59%,碳纤维/氰酸酯树脂复合材料的单丝界面剪切强度和层间剪切强度分别增加了13.42%和14.29%。     

102-J运行情况以及提高进口压力运行方案实施情况总结

对102-J运行27年来的情况和技改技革情况进行总结,提高进口压力运行方案初步构想。     

13.00-24 12PR无内胎平地机轮胎的设计及改进

介绍13．00-24 12PR平地机轮胎的结构设计和施工设计。通过改进施工设计、半成品胎面设计和胎圈密封层成型方法等措施，解决了轮胎生产过程中出现的胎冠花纹沟底露线、胎踵缺胶、胎圈出边和胎里出沟等问题，达到了预期效果。     

HART协议磁致伸缩液位仪的研制和应用

分析磁致伸缩液位仪的结构和工作原理，介绍仪表工作电路和HART协议设计，讨论磁致伸缩液位仪的关键技术和优缺点，并介绍在工业现场的应用情况。     

工程材料质量控制中的主要环节

工程材料质量控制是项目监理工作的重要组成部份.工程材料的质量好坏,直接影响整个建筑物的质量、结构的安全、外观造型及建成后的使用功能等.因此,工程材料质量监理必须从严.本文结合自己的监理实践,浅谈一些在工程材料质量监理中的主要环节和做法,供同行斧正.     

智能能否“拯救”世界

正一大波有关"智能"的话题和产品"来袭"。3月初,让全行业瞩目的中国家电及消费电子博览会(A W E)还未正式拉开帷幕,各个企业接二连三的产品发布已经让"智能"变得炙手可热。虽然各个企业推出的新品各不相同,但不约而同都以"智能"为发布主题。除此之外,在AWE期间以及AWE开幕前两天,企业的多场发布会也均以"智能"为主打。毫无疑问,各大企业在AWE展出的产品,"智能"将占据最"耀眼"的位置。加之AWE推出的智能主题馆以及AWE主办方举办的两场以"智能"为话题的研讨会(中国家电互联网发展战略论坛和中国智     

硼酸-硼砂缓冲液中铁的孔蚀及缓蚀剂PC-604作用的光电化学研究

采用光电化学方法对纯铁在ｐＨ＝８．４的硼酸－硼砂缓冲液中的孔蚀现象及缓蚀剂ＰＣ－６０４的作用进行了研究。结果表明,加入不同量的缓蚀剂后,铁表面饨化膜的禁带宽度没有发生变化,但是光电流信号却随缓蚀剂量的增加而增大了。从光电流暂态谱的研究中首次提出了钝化膜的膜参数的概念,并用以衡量钝化膜的抗孔蚀能力。     

microJava701芯片的高速化技术

Ｊａｖａ的开发应用,目前大多只限于软件方面,本文将介绍Ｊａｖａ在硬件开发中的核心芯片技术ｐｉｃｏＪａｖａ－Ⅰ和ｐｉｃｏＪａｖａ－Ⅱ。作为一种高性能的Ｊａｖａ专用芯片,它具有极大的应用前景。     

基于渐进式双重对齐的无源无监督领域自适应方法

无源领域自适应的核心任务是利用无标签的目标域数据,将预训练好的源模型迁移到目标领域。基于深度聚类的方法需要在自监督学习过程中挖掘辅助信息来正则化特征分布对齐,而辅助信息中噪声常常误导该对齐过程;基于伪源域的对抗学习方法进行概率分布对齐,对所构建伪源域质量十分敏感。针对现有方法存在的不足,本文提出了一种基于渐进式双重对齐的无源无监督领域自适应方法,在进行深度聚类的同时,进行域对齐,缓解深度聚类中伪标签的噪声。首先,通过超近邻增强样本生成高质量伪源域,以克服源域不可见的问题;其次,利用对抗学习,实现两个域的概率分布初对齐;最后,引入深度特征相似,进一步强化对齐效果。在两个公开数据集上的实验结果表明了其有效性。