化学镀法纳米Pt/Al2O3复合陶瓷的制备及性能

目的研究Pt/Al2O3复合生物陶瓷的结构、成分及性能.方法利用化学镀法和无压烧结法制备Pt/Al2O3复合粉体和相应的块体材料,并对粉体及块体采用XRD、高分辨电子显微分析(HRTEM)、能量散射谱(EDS)、热重-差热分析(TG-DTA)、电感耦合等离子体发射光谱(ICP-IRIS)、微型硬度测试等技术对其形貌、结构、成分、性能进行研究.实验中化学镀Pt的原料粉是利用溶胶-凝胶方法合成的非晶Al2O3粉末.结果由溶胶-凝胶法所制备的Al2O3在1 150℃时完全转变成α-Al2O3;化学镀后平均尺寸约为20 nm的Pt纳米颗粒包覆在Al2O3表面,其烧结体的断裂韧性是Al2O3烧结体的1.65倍.结论加入金属相Pt后,有效地增加了Al2O3的断裂韧性,由于金属Pt颗粒包覆在Al2O3表面,增加了其束缚能,阻碍了Al2O3陶瓷颗粒在高温烧结过程中的长大,这样可以获得纳米金属/陶瓷复合材料.     

机械化学法制备纳米α-Fe2O3及微观结构研究

.目的研究用机械化学法制备纳米-αFe2O3的结构、紫外谱及生长特性.方法采用Fe-Cl3.6H2O与NaOH为初始材料,以适量的NaCl作为稀释剂,在温度为400~700℃,时间为1 h时进行热处理.结果在采用的合成条件下研究结果显示,当热处理温度在400~700℃,时间为1 h时,纳米-αFe2O3的晶粒尺寸在12.4~43.1 nm.紫外谱研究表明,合成的纳米-αFe2O3在紫外-可见光区300~590 nm有两个很强的吸收峰,并且随着退火温度的增加,其吸收峰在峰宽、峰位及强度都表现出非对称的变化.结论纳米-αFe2O3材料在材料工业、化工工业等领域有着重要的应用.机械化学法也可以用来合成其他功能材料.     

深基坑开挖坑底隆起影响因素有限元分析

深基坑工程中由于土体开挖卸荷,导致基坑坑底隆起,其隆起量的大小直接关系到基坑安全和稳定,已越来越受到重视。系统地研究基坑坑底隆起的影响因素并对其进行有限元分析尚不多见。利用有限元软件ABAQUS建立有限元模型,研究坑底工程桩、坑底被动区加固、地下连续墙插入深度和坑底软土层厚度等对坑底隆起变形的影响,并探讨各隆起变形控制措施的控制效果。最后通过南京某隧道基坑的实测数据,验证了坑底设置工程桩对坑底隆起的控制效果。     

化学镀法合成Fe/Ni纳米复合粉体

目的为实现由直流电弧法所获得的Fe纳米粉体表面活性,合成非晶Ni-P包覆Fe纳米胶囊.方法利用化学镀法对由直流电弧法所获得的Fe纳米粉体表面改性,合成Ni及Ni-P包覆Fe纳米胶囊.结果高分辨电镜（HRTEM）和能量散射谱（EDS）以及XPS光电子能谱研究表明该复合粉体颗粒具有壳核结构,颗粒的尺寸为20~200 nm,核为Fe纳米颗粒,壳为Ni-P合金,其厚度为3~10 nm.同时磁性研究表明该Fe/Ni复合粉体的饱和磁化强度和初始材料Fe粉的饱和磁化强度没有明显差别,分别为141.39 Am2/kg、143.28 Am2/kg;而矫顽力略有增加.结论由于非晶合金壳层的存在,减弱核纳米粒子Fe的氧化程度,提高了Fe纳米粒子的稳定性,利用化学镀法可以实现粉体的表面改性,实现双金属粉体合成.     

基于神经网络的机械故障诊断系统

给出了自适应神经网络学习模型及自适应神经网络的诊断过程，探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法，进一步给出了动量系数和学习率的调整方法，并将其作为机械故障的特征识别方法．由此建立了基于神经网络的旋转机械故障智能诊断系统，给出了诊断系统的训练学习方式和工作方式．两种学习系统的训练方式，可作为旋转机械在线或离线故障诊断分析的重要方法．