行业信息

嘉合（苏州）实业公司开发出新型包装技术以延长香肠的保鲜期；超市塑料包装袋年消耗50亿元;福州引巨资打造世界级软包装基地;广州引进世界领先塑料再生技术;大庆石化塑料厂——专用料开发生产突飞猛进     

ARGET ATRP合成大分子偶联剂PMMA-b-PTMSPMA及其对玻璃表面的接枝

以电子转移再生催化剂的原子转移自由基聚合(ARGET ATRP)成功合成了大分子硅烷偶联剂即聚甲基丙烯酸甲酯-b-3-甲基丙烯酰氧基丙基三甲氧基硅烷(PMMA-b-PTMSPMA)。利用所制得的大分子偶联剂对玻璃表面进行了接枝改性,对改性后的玻璃表面形态及疏水性能进行了研究。结果表明,以CuBr2/PMDETA络合物为催化体系,溴化铜(CuBr2)用量为n(CuBr2)/n(单体)=5×10-4时,PMMA段以辛酸亚锡(Sn(EH)2)为还原剂,PTMSPMA段以铜(Cu)为还原剂,用ARGET ATRP两步法成功制备了嵌段共聚物PMMA-b-PTMSPMA。采用"接枝到(graft onto)"方法,在温和的条件下,在玻璃表面接枝上了大分子偶联剂。玻璃表面的接触角可从30°提高到65°,提高了玻璃表面的疏水性。     

巷道掘进采用超前穿钢针方式控制顶板的研究和应用

在松散厚煤、岩层及表土层中施工巷道,掘进工作面顶板控制一直是困扰井巷工作者的老大难问题。井巷工程中围岩的岩性决定了巷道施工难度级别,必须针对现状采取确实可行的对策。研究采用超前穿钢针方式控制顶板在生产实践中取得了明显的效果。     

可降解镁合金表面载药涂层的制备和性能

在可降解AZ31B镁合金心血管支架表面成功制备了携带雷帕霉素的聚乳酸-聚三亚甲基碳酸酯(PLA-PTMC)共聚物涂层,评价了涂层的表面形貌、降解性能、血液相容性和药物释放性能.结果表明,PLA-PTMC共聚物作为载药涂层具有良好的柔韧性,表面均匀、光滑,降解周期超过1个月,血液相容性良好.涂层具有缓释雷帕霉素的功能,释药周期超过1个月,可在内膜增生期内有效抑制支架植入后再狭窄的发生,满足冠脉支架表面载药层的使用要求.     

京沪张塘河大桥连续梁支架法现浇施工分析

本文针对丹阳至昆山特大桥无锡东桥段中跨越张塘河连续梁支架法现浇梁施工进行了分析,包括满堂碗扣支架施工、支座安装、支架预压、箱梁模板安装、钢筋安装、高性能混凝土施工、预应力施工,为广大施工一线人员提供一定的参考意见．     

用氨水-氯化铵体系从再生铜冶炼渣中强化浸出铜

研究了以NH₃·H₂O-NH₄Cl体系从再生铜冶炼渣中强化浸出铜,考察了氨水浓度、NH₄Cl浓度、浸出时间和温度对铜浸出率的影响。结果表明：在固液质量体积比1/7、氨水浓度4 mol/L、NH₄Cl浓度5 mol/L、温度60℃、浸出时间1.5 h、搅拌速度900 r/min条件下,铜浸出率为95.15%;浸出过程符合单颗粒反应动力学模型,反应受内扩散控制,反应活化能为21.38 kJ/mol; NH⁺₄与铜化合物反应生成铜氨配合物,其中Cu(NH₃)²⁺₄具有氧化性,与氨水共同作用加速浸出过程实现铜的浸出;研究结果为再生铜冶炼渣实现资源化提供参考。     

满族面具图案模数化再设计研究

目的 基于用户需求视角探讨满族面具图案的优化再设计,提高图案自身的时代性与功能性,使其更受新时代用户青睐,促进满族面具图案的活态发展与传承。方法 首先,运用KANO模型对图案再设计的用户需求进行属性划分;其次,使用AHP（层次分析法）构建需求层次模型,计算各层级的权重系数及优先级排序,并结合需求属性进行设计策略分析;再次,根据设计策略,制定图案文化内涵、情绪价值以及造型特征属性的设计方案;最后,根据现存问题引入模数化方法,进行图案网格形态、特征线条、填充色彩的再设计实践及应用,以验证设计方案的可行性。结果 运用KANO模型、AHP（层次分析法）以及模数化方法集成的再设计模型,得到一套更受用户喜欢的满族面具再设计图案作品。结论 通过用户需求视角的策略分析与模数化方法的设计实践,进一步提高了满族面具图案再设计作品的用户认可度,为满族面具图案及相关传统图案的创新设计提供了思路参考。     

氯碱工业副产废硫酸的利用途径研究

介绍氯碱工业废硫酸的产生,重点将废硫酸的蒸发浓缩循环再利用和与电石渣反应制取水泥添加辅料的两种利用方法,从经济技术性进行比较。     

快速自移式超前支架的应用分析

通过对目前国内自移式超前支架的主要型式、主要特点、主要技术参数的对比及在井下适应性介绍,提出了适合晋城煤业集团一次采全高工作面分体快速自移式超前支架,并对其应用提出了几点建议。     

多标记分类和标记相关性的联合学习

提出了多标记分类和标记相关性的联合学习(JMLLC),在JMLLC中,构建了基于类别标记变量的有向条件依赖网络,这样不仅使得标记分类器之间可以联合学习,从而增强各个标记分类器的学习效果,而且标记分类器和标记相关性可以联合学习,从而使得学习得到的标记相关性更为准确.通过采用两种不同的损失函数:logistic回归和最小二乘,分别提出了JMLLC-LR(JMLLC with logistic regression)和JMLLC-LS(JMLLC with least squares),并都拓展到再生核希尔伯特空间中.最后采用交替求解的方法求解JMLLC-LR和JMLLC-LS.在20个基准数据集上基于5种不同的评价准则的实验结果表明,JMLLC优于已提出的多标记学习算法.