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研究了硅铝锡三元复合涂层作为氧扩散阻挡层对钛-瓷结合强度的影响。通过测量复合溶胶的粘度对溶胶的稳定性进行评价,并进一步优选出与纯钛热膨胀系数匹配的复合溶胶的成分,采用电化学工作站对涂层处理后钛试样在人工唾液中的耐腐蚀性能进行评价,研究了涂层处理对钛试样的耐腐蚀性能的影响。结果表明:复合溶胶中SiO2含量较高时,复合溶胶粘度上升较快,凝胶时间短。n(Si):n(Al):n(Sn)=1:1:3的复合溶胶的热膨胀系数为9.09×10-6℃-1,与钛的热膨胀系数相匹配。300℃处理获得的复合涂层主晶相为SnO,同时涂层表面局部存在微米级的裂纹。涂层处理可明显改善人工唾液腐蚀环境中钛的耐腐蚀性和钛-瓷结合强度的耐久性。中性与中性含氟人工唾液浸泡对钛-瓷结合强度没有明显影响。而pH=3/[F-]=100 mg/L的人工唾液对钛的腐蚀最严重,浸泡30 d后钛-瓷结合强度由浸泡前的45 MPa下降到34 MPa。 相似文献
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采用硼硅酸盐玻璃体系制备低熔钛专用体瓷,研究了体瓷组成与热膨胀系数的关系,并采用XRD和细胞毒性实验分别研究了钛体瓷的晶相组成和生物相容性。结果表明:钛体瓷为不含晶体的均质玻璃体,其热膨胀系数随SiO2含量的增加而减小;所研制的钛体瓷细胞毒性为0级,生物相容性良好,可望进一步应用于临床修复。 相似文献
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ChatGPT生成式人工智能作为科技史上的一次重大变革,吸引了全世界的关注,在进一步扩大人工智能适用领域的同时,也隐藏着不可忽视的风险。ChatGPT是大型语言模型的代表,其运作需要大量数据作为语料库进行训练,给个人信息安全造成越来越多的威胁,包括违法挖掘数据、信息泄露等。这些侵权行为具有侵权手段技术性、侵权损害方式隐蔽性等特征,导致个人信息侵权救济面临举证困难、损害认定难等困境,个人信息主体难以得到有效救济,故而有必要重构个人信息侵权救济路径。 相似文献
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A356铸铝合金因具有良好的可加工性、可焊接性以及低成本等优点在航空航天、汽车制造等多领域有巨大应用潜力.但铸造缺陷、晶粒及第二相粗大造成的力学性能恶化严重制约其实际应用.搅拌摩擦加工(FSP)是消除铸造缺陷、细化晶粒及第二相的有效技术之一.为探究FSP工艺与晶粒细化的内在联系,并优化加工区A356铝合金组织及性能,系统分析了加工参数及冷却工艺对加工区成型、晶粒细化、显微硬度及加工变形的影响.结果表明:转速和加工速度所引起的应变和热量共同影响晶粒细化程度;随着转速的增加,材料所受应变提高,从而有利于晶粒细化,但高转速和低加工速度所产生的高热输入会导致晶粒长大.水冷工艺则可有效抑制晶粒的长大和加工变形.Si第二相颗粒周围会因位错堆积而引发局部晶粒的超细化. 相似文献
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层状双氢氧化物(layered double hydroxides,LDHs)具有优良的吸附与催化性能。作为一种近年来被环境领域密切关注的新型功能材料,LDHs被广泛应用于去除环境中的各种污染物。本文基于对过去十几年的文献与报道进行了聚类数据分析,介绍了LDHs的制备与改性方法,总结了LDHs在环境领域中的应用。基于LDHs优异的性能,针对污染场景对LDHs进行功能改性,能够实现对特定污染物的去除,解决相应的环境问题。本文详细阐述了LDHs对染料废水、畜禽养殖和制药废水中的染料、抗生素等有机污染物的吸附和降解机制,并探讨了LDHs对采选冶废水中重金属的去除机制以及富营养化水体中氮、磷的治理,展望了LDHs在农田修复和二氧化碳捕集与资源化领域中的应用。本文为LDHs在环境领域中的应用作出较全面的总结,同时指出了LDHs研究目前存在的局限与挑战,为未来研究提供方向与思路。 相似文献
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运用改性活性炭对烟叶氨基酸水解液进行脱色最佳工艺研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高烟草综合利用率,以生产烟碱及茄尼醇后的烟叶废渣为原料,通过酸水解生产氨基酸,以不同酸碱溶液对活性炭进行改性,以改性后的活性炭为脱色剂对氨基酸水解液进行脱色.研究活性炭脱色处理中活性炭处理方式、pH、活性炭用量、脱色温度、脱色时间等因素对各种氨基酸收率和脱色率的影响.结果表明,最佳的脱色工艺为:0.25 % KOH处理活性炭、pH=10、活性炭用量为2.5 %、脱色温度20 ℃、脱色20 min,所得产物氨基酸收率79.14 %,脱色率达83.89 %.改性后的活性炭显著提高了Tyr、His、Lys、Ile和Leu这5种氨基酸的收率. 相似文献
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针对矿井通风机故障诊断过程中样本数据有限的特点,本文提出了一种基于支持向量机的矿井通风机故障诊断方法。支持向量机是一种机器学习方法,它对有限的样本数据具有良好的学习能力。采用支持向量机对样本数据通过学习形成故障分类器,利用该分类器对故障样本进行测试,得出矿井通风机的故障诊断结果。结果表明:支持向量机对有限样本数据具有良好的推广能力,最终达到了快速并准确地诊断矿井通风机故障的目的。 相似文献
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为了解决在复杂的、数据量庞大的高光谱图像中汇集出参考价值较高的聚类组合问题,本文提出一种基于流形的K_Medoids改进算法并应用于高光谱图像的聚类实践中。该算法应用改进的Canopy算法进行初值选定,通过基于流形的测地距离所生成的像元距离矩阵来完成K_Medoids算法的聚类过程。该算法对传统聚类算法所具有的一些难以解决的弊端起到良好的抑制作用。利用AVIRIS图像对该算法进行验证,实验结果表明:与传统方法相比,该算法在类内距离、类间距离、Jaccard系数、Rand系数,以及聚类图像的直观对比五个评价标准下能够取得比传统方法更好的效果。 相似文献