拉伸回弹法测定碳纤维的压缩强度

通过搭建电弧辅助单丝测试装置,采用拉伸回弹法,测定了日本东丽公司的T300,T800H碳纤维以及美国赫氏公司的IM7碳纤维,采用极限均值法(方法一)和区间择优法(方法二)对所测数据进行统计,并对其结果与文献报道的直接法测得的结果进行比较。结果表明:采用方法一和方法二统计的拉伸回弹法测得的T300碳纤维的单丝压缩强度分别为1.97,1.98 GPa,T800H碳纤维单丝压缩强度分别为2.17,2.15 GPa,两种方法统计的压缩强度结果基本相同,与直接法测定的结果接近,方法一比较直观,方法二则可以通过设置合理的区间获得更小的测试误差;采用拉伸回弹法对IM7碳纤维的单丝压缩强度进行两次平行测试,所得的单丝压缩强度分别为2.56～2.66,2.65 GPa,误差为0.1 GPa;拉伸回弹法具有较好的可重复性,拉伸回弹法可用于高强中模型碳纤维本征压缩强度的表征。     

基于注意力时序网络的非侵入式负荷分解

非侵入式负荷分解的本质是根据已知的总功率信号分解出单一的负荷设备的功率信号.目前基于深度学习模型大多存在网络模型负荷特征提取不充分、分解精度低、对使用频率较低的负荷设备分解误差大等问题.本文提出一种注意力时序网络模型(Attention Recurrent Neural Network, ARNN)实现非侵入式负荷分解,它将回归网络与分类网络相结合来解决非侵入式负荷分解问题.该模型通过RNN网络实现对序列信号特征的提取,同时利用注意力机制定位输入序列中重要信息的位置,提高神经网络的表征能力.在公开数据集Wiki-Energy以及UK-DALE上进行的对比实验结果表明,本文提出的深度神经网络在所有考虑的实验条件下都是最优的.另外,通过注意力机制和辅助分类网络能够正确检测设备的开启或关闭,并定位高功耗的信号部分,提高了负荷分解的准确性.     

单原子催化剂在光催化分解水制氢中的研究现状

光催化分解水制氢技术可以实现太阳能转化为氢能,因此它被认为是一种解决能源和环境问题的有效手段之一.单原子催化剂是催化领域一种新型的催化材料,金属原子级地分散在基底材料上,使其有着最大的原子利用率,其独特的优势引起了人们的广泛关注.在光催化分解水产氢领域,单原子的引入可以一定程度上改变基底材料的内在电子结构以及材料的物理...     

聚异丁烯研究进展及其工艺优化

主要介绍了近年来国内外聚异丁烯的生产现状及科研情况；对国内外主要厂家生产聚异丁烯的工业生产技术进行了详细的分析。并针对以上几种生产技术的特点进行了对比；另外，还较全面地论述了BF3引发异丁烯聚合反应原理。阐述了异丁烯聚合过程中主要工艺参数对聚合结果的影响,并提出了异丁烯聚合的较佳的工艺参数；最后，针对我国聚异丁烯生产的具体情况提出了作者的几点建议。     

有机硅改性涂料的技术现状

对近年来国内有机硅改性涂料的发展现状作了简要评述,并分别介绍了五类有机硅改性涂料现状.对有机硅改性涂料的现状与发展做了综合性的概括,提出了今后的科研发展方向.     

基于合作目标的仪表盘自适应虚实配准方法

在模拟器虚实融合实验中,虚拟坐标与真实坐标配准是一项非常重要的工作。特别在飞行模拟器仪表按钮较为繁杂的情况下,精准识别仪表盘比较耗时,难以满足摄像头环境下仪表盘实时定位的要求。在视频透视头盔已实现鱼眼图像矫正和获得深度图像的基础上,提出了一种基于合作目标的仪表盘自适应虚实配准方法。通过手工标定帧数据中的合作目标中心坐标数据,计算出6种传统模板匹配算法的识别误差及算法处理时间,选出了误差最小的算法。进一步通过增加自适应匹配功能改进了识别算法,大大提高了视频流识别的准确率。通过坐标变换得到了仪表盘真实空间坐标,为UE4场景中的虚拟仪表盘进行三维坐标校准做铺垫,实现了更好的虚实配准效果。     

有机硅改性涂料的技术现状

本文对近年来国内有机硅改性涂料的发展现状作了简要评述,并分别介绍了五类有机硅改性涂料现状.最后对有机硅改性涂料的现状与发展做了综合性的概括,提出了今后的科研发展方向.     

有机硅接枝改性纯丙乳液的合成研究

采用两步法聚合工艺,制得了热力学稳定的有机硅改性纯丙乳液。同时研究了乳化剂体系和反应温度与单体转化率的关系以及对乳液稳定性的影响。     

磷酸盐基胶粘剂的研究与应用

介绍了磷酸盐基胶粘剂的组成,讨论了磷酸盐基胶粘剂的耐高温性、低污染性、轻质性、粘接无破坏性等特点,论述了目前常用磷酸盐基胶粘剂的制备方法以及在复合材料、陶瓷材料、涂料和耐火材料方面的应用,并指出了磷酸盐基胶粘剂的研究发展方向。