双重动态共价键交联纳米纤维素导电水凝胶及其柔性传感器

自愈合导电水凝胶因其良好的自愈合性能与导电性能,在柔性可穿戴设备中具有巨大的应用前景。以4-甲酰基苯硼酸(Bn)交联聚乙烯醇(PVA)和聚乙烯亚胺(PEI)构建基于硼酸酯键和亚胺键的双重动态交联水凝胶网络,引入聚吡咯修饰的纤维素纳米纤维(PPy@CNF)构建了具有良好自愈合和导电性的PBP-PPy@CNF纳米复合水凝胶。结果表明,当PPy@CNF的质量分数为0.8%时,水凝胶的力学性能最佳,其最大应力可达6.65kPa,断裂拉伸应变可达2080%,电导率为2174μS/m。基于该水凝胶的电阻式传感器具有良好的稳定性和重复性,在应变检测范围0～800%内,灵敏因子GF可分为三个线性响应区域,分别是0～200%(GF₁=2.82)、200%～600%(GF₂=7.15)和600%～800%(GF₃=12.85),该传感器能有效检测人体不同部位的运动,可应用于可穿戴传感设备。     

三轴稳定卫星的三维数字仿真平台的设计

虚拟现实技术是仿真领域的一个重要发展方向，将它引入卫星领域，实现卫星运动的可视化可以提高设计人员的工作效率。本文介绍了一个基于OpenGL的三轴稳定卫星的三维数字仿真平台的设计。它将卫星的三维仿真分为姿态仿真和轨道仿真，并详细描述了它们的三维场景及数据流程。然后选择了软件工具，并对软件进行了总体结构设计。     

C100高强高性能混凝土预制构件制备关键技术研究

基于Dinger-Funk紧密堆积模型进行胶凝材料颗粒级配(0.01~75μm)及骨料级配(0.15~20 mm)的计算结果,进行C100混凝土配合比验证和优化,确定了符合预期目标的C100混凝土配合比。并将其应用于足尺框架预制构件的制备,通过对原材料的选择、生产线的要求、制备工艺关键技术等方面展开研究,对制备过程中发现的问题提出了解决措施并验证,最终形成了一套相对完整的高强高性能预制构件制备工艺并积累了较为丰富的经验。     

A钢铁企业营销策略现状及存在的问题

在世界经济一体化加速的背景下,中国的钢铁行业面临着空前的挑战。近年来,国内一些大型钢铁企业纷纷进行兼并和重组,以应对这种新形势。通过并购和重组,我国大型钢铁企业的整体实力将会有一个几何倍数的提升,从而更好地适应未来全球钢铁行业的竞争。然而,现有的市场营销战略仍然是制约我国大型钢铁企业进一步发展的瓶颈,因此,亟需一种新的适合于企业未来发展的市场营销战略。本文以A钢铁企业为研究对象,通过分析其营销策略的现状,总结其现存缺乏灵活多变的定价策略、销售渠道单一、对中间商的管理混乱等问题,并针对问题提出完善的对策,以期为我国大型钢铁企业提供适合其自身发展的市场营销策略。     

用于无监督域适应的深度对抗重构分类网络

最近迁移学习的新方法对抗域适应,将生成对抗网络(GAN)的思想添加到深度网络中,能够学习数据的可迁移表示形式进行域适应.虽然通过GAN的思想能够很好地提取出源域数据和目标域数据的共同特征,有效地进行不同域之间的知识迁移,但现有的对抗域适应算法不能有效地保留目标域数据的局部特征,而目标域数据的某些特征可能会对分类精度有显...     

陶瓷岩板动态力学模拟研究与试验验证

为了探究陶瓷岩板的动态力学性能,该文利用脉冲锤进行敲击试验,以获取陶瓷岩板的动态响应,分析悬臂支撑条件下陶瓷岩板的低阶固有频率和振型。该文还采用有限元软件对陶瓷岩板的力锤敲击试验进行数值模拟,试验结果表明,敲击响应试验与模拟分析的固有频率最大偏差仅为2.6%,验证了陶瓷岩板的锤击响应分析建模方法的准确性,为陶瓷岩板的随机振动分析提供了力学强度参考依据。     

用于迁移学习的多尺度领域对抗网络

深度学习算法的有效性依赖于大量的带有标签的数据,迁移学习的目的是利用已知标签的数据集（源域）来对未知标签的数据集（目标域）进行分类,因此深度迁移学习的研究成为了热门。针对训练数据标签不足的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的领域对抗网络（Multi-scale domain adversarial network, MSDAN）模型,该方法利用生成对抗网络以及多尺度特征融合的思想,得到了源域数据和目标域数据在高维特征空间中的特征表示,该特征表示提取到了源域数据和目标域数据的公共几何特征和公共语义特征。将源域数据的特征表示和源域标签输入到分类器中进行分类,最终在目标域数据集的测试上得到了较为先进的效果。     

用于大攻角条件下的七孔探针的实验校准

七孔探针是一种可以有效测量气流特性的装置,在空气动力流场的测试实验中应用广泛,有着非常大的使用价值。七孔探针的角度测量范围可以高达±70°,它可以快速准确测量得到流场实验数据,能够大幅降低测量难度,从而为航天航空领域中各种复杂非定常流场的测量提供有效手段。本文针对用于大攻角条件下非定常复杂流场的七孔探针进行实验校准,校准过程分为低攻角和高攻角两部分。实验结果表明针对本文所使用的探针,在大部分气流角情况下校准误差保持在2%以内,在小部分边界处校准误差会达到5%;总压校准精度和动压校准误差基本都保持在2%左右。     

复合变质对不同壁厚Al-20Si合金组织及磨损性能的影响

采用P和RE对Al-20Si合金进行复合变质,并用铜模冷却不同壁厚铸件进行试验,采用OM、SEM分析复合变质对Si相组织的影响,并对其磨损性能进行研究。结果表明,铜模的高蓄热系数与铸件壁厚的减小降低了合金的再辉温度,与复合变质共同作用,起到明显细化Si相作用,5mm厚铸件中初生Si平均晶粒尺寸仅为7.1μm。随着晶粒尺寸减小,硬度逐渐增大,磨损量变小。当铸件厚度逐渐减小时,合金由剥层磨损机制转变为磨粒磨损和粘着磨损的混合机制。     

基于Iradon-CNN的变压器局部放电状态识别方法

为解决变压器局部放电故障所带来的安全隐患,提出了一种基于逆拉冬变换(Inverse Radon transform,Iradon)-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的变压器局部放电信号图像识别方法。针对三种故障进行了局部放电实验,首先通过共振稀疏分解对局部放电信号进行分解,获取低共振分量,然后将其转换成Iradon图像,最后利用CNN自适应地提取Iradon图像的特征信息。结果表明,该方法能够准确提取信号特征,具有强大的数据处理和识别功能,并为变压器局部放电状态的识别提供了丰富的信息,提高了学习效果和识别精度。