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1.
石墨烯由于具有超高的导热性能,在热管理上有着广阔的应用前景。从修复结构缺陷出发,以氧化石墨烯为原料,有机小分子萘甲醇为修复剂,采用蒸发自组装法制备氧化石墨烯/萘甲醇(GO/NMT)复合薄膜,然后经过高温石墨化得到石墨化–石墨烯/萘甲醇(g-GO/NMT)薄膜。通过SEM、FT-IR、XRD、拉曼对制备的复合薄膜进行结构分析,并对其导热性能进行测试,当NMT的添加量为15%时,薄膜热导率达856.476 W/(m·K ),比石墨化–石墨烯(g-GO)薄膜的热导率提高了35%;通过对商用LED灯芯实际散热进行测试,g-GO膜的表面温度高达33.7 ℃,而g-GO/NMT复合膜的温度较低,仅为31.5 ℃。研究结果表明,g-GO/NMT复合膜具有更好的散热性能和更有效的热管理能力。  相似文献   
2.
Ti3AlC2-reinforced Ag-based composites, which are used as sliding current collectors, electrical contacts, and electrode materials, exhibit remarkable performances. However, the interfacial reactions between Ag and Ti3AlC2 significantly degrade the electrical and thermal properties of these composites. To diminish these interfacial reactions, we fabricated carbon-coated Ti3AlC2 particles (C@Ti3AlC2) as reinforcement and prepared Ag–10wt%C@Ti3AlC2 composites with carbon-layer thicknesses ranging from 50–200 nm. Compared with the uncoated Ag–Ti3AlC2 composite, Ag–C@Ti3AlC2 was found to have a better distribution of Ti3AlC2 particles. With increases in the carbon-layer thickness, the Vickers hardness value and relative density of Ag–C@Ti3AlC2 gradually decreases. With a carbon-layer thickness of 150 nm, we obtained the lowest resistivity of Ag–C@Ti3AlC2 of 29.4 135.5×10?9 Ω·m, which is half that of Ag–Ti3AlC2 (66.7 × 10?9 Ω·m). The thermal conductivity of Ag–C@Ti3AlC2 reached a maximum value of 135.5 W·m?1·K?1 with a 200-nm carbon coating (~1.8 times that of Ag–Ti3AlC2). These results indicate that the carbon-coating method is a feasible strategy for improving the performance of Ag–C@Ti3AlC2 composites.  相似文献   
3.
为探索提高数控机床的综合性能,以某卧式加工中心铸铁床身为原型,设计了一种钢板-混凝土复合结构床身.采用正交实验、灰色关联和组合赋权相结合的方法对其结构进行优化并得到了最优的参数组合,对复合结构床身进行有限元仿真分析,并将结果与原型铸铁床身比较.结果表明:在床身质量仅增加2.3%的情况下,复合结构床身的最大静应力和最大静变形分别降低了51.3%和82.9%;前三阶固有频率提高了143.9%、156.8%和148.7%;x轴导轨和z轴导轨中心节点在x、y、z方向上的最大振幅降低了97.6%、97.1%、94.0%和99.6%、97.9%、85.4%;导轨滑块连续在导轨表面摩擦1800s时导轨的最大热-结构耦合变形量降低了7.3%.  相似文献   
4.
采用水冷铜坩埚磁悬浮熔炼和负压铜模吸铸法,制备了Fe-15Mn-5Si-xCr-0.2C(wt.%)非晶复合材料,由XRD表征试样的物相组成,采用VSM结合M-H曲线和B-H曲线分析Cr元素含量变化对非晶复合材料磁学性能的影响.结果表明:Fe-15Mn-5Si-xCr-0.2C(x=1、2、4、6、8、10、12、13、14)试样由α-Fe相、γ-Fe相和非晶相三部分组成.Cr元素含量的增加使得合金混合焓减小而混合熵增加,Fe-15Mn-5Si-14Cr-0.2C试样中非晶相和α-Fe相的协同作用,使得试样的软磁性能最优,其矫顽力和饱和磁感应强度分别达到为16.12 A/m、5.1 T.  相似文献   
5.
采用离心机物理模型试验和有限元数值计算方法探究了软土地区顶管电缆隧道施工对邻近浅基础建筑物和地下管线的扰动影响,并提出修正Peck公式评估顶管施工对邻近浅基础建筑物的扰动影响.首先,通过离心机物理模型试验,定性分析了顶管电缆隧道施工过程中地层损失率变化对邻近浅基础建筑物和地下管线的影响;其次,将有限元数值计算结果与离心机试验数据进行对比分析,验证有限元计算的有效性;最后,通过有限元模拟结果提出用于评估顶管施工对邻近浅基础建筑物扰动影响的修正Peck公式,并与现场监测数据进行对比分析.研究结果表明:顶管电缆隧道施工对邻近浅基础建筑物和地下管线的扰动影响随着地层损失率的增大而增大,地下管线刚度的增加可以有效减小邻近顶管隧道施工的影响;有限元数值方法可以较好地评估不同地层损失率下顶管隧道的施工工况;修正Peck公式能较好地反映在软黏土区域内顶管电缆隧道开挖对周围地层产生的扰动影响.研究结果可为软黏土地区顶管电缆隧道的施工提供一定参考价值.  相似文献   
6.
针对反馈控制系统性能因执行器隐含退化而无法满足控制任务时限要求的问题,提出了一种基于反馈系统实时寿命预测的动态矩阵控制(DMC)延寿方法.该方法首先基于Wiener和Poisson过程,建立了更加贴合执行器实际退化过程的复合模型;其次,通过分析执行器隐含退化对控制系统性能的影响给出了系统剩余寿命(RUL)的解析解,实现了系统RUL的实时快速预测;接着依据RUL的预测信息并结合DMC方法,通过在线针对性地对约束矩阵Q和R元素值的共同调整来延长系统的RUL,确保了控制任务时限性要求的目标达成;最后以双容水箱液位系统验证了本文方法的有效性,且较已有的LQR方法延寿效果和鲁棒性都更优.  相似文献   
7.
对5根部分充填混凝土-钢箱连续组合梁进行静力加载试验,研究组合梁在负弯矩作用下的混凝土面板的裂缝开裂和发展特征.根据试验结果与理论分析,综合考虑力比、栓钉间距对部分充填混凝土-钢箱连续组合梁裂缝特征的影响,对比负弯矩区裂缝宽度试验值与各文献计算值.结果表明:力比对裂缝最大宽度的影响较大,栓钉可引起次生裂缝的产生,故应将力比及栓钉连接件的间距作为部分充填混凝土-钢箱组合梁中支座区最大裂缝宽度计算的重要参数.  相似文献   
8.
采用水热法制备了具有太阳光光催化性能的WO3/TiOF2-TiO2三元复合的系列光催化剂W∶Ti=X∶10(X=0.5、1、3、5)(其中X∶10为W与Ti元素的物质的量之比,下同)。为提升催化剂性能,在复合前用NaOH溶液对TiOF2进行了改性处理,制备了W∶OH-Ti=X∶10(X=0.5、1、3、5)系列光催化剂。采用X射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、紫外可见漫反射光谱(UV-vis DRS)、扫描电子显微镜(SEM)、荧光光谱(PL)等手段对样品进行了表征。在模拟太阳光照射下,以盐酸四环素(TTCH)溶液为模拟废水,对催化剂性能进行了研究。结果表明,WO3的加入使部分TiOF2在高温下转变为TiO2,W∶OH-Ti=1∶10复合光催化剂与TiOF2相比,禁带宽度降低,可见光响应增强,电子-空穴的复合受到了抑制,并且TiOF2经NaOH处理后,复合光催化剂增加了更多的羟基。模拟太阳光照射2.5h后,投加量为0.3g/L的W∶OH-Ti=1∶10催化剂对TTCH的降解率可达85%,说明所制备的三元复合光催化剂具有良好的催化效果。  相似文献   
9.
为研究FOX-7/HMX混合炸药的热响应特性,基于热爆炸理论中的热平衡原理,以McGuire-Tarver三步反应模型及成核和生长反应模型分别描述HMX和FOX-7的化学反应过程,建立了FOX-7/HMX混合炸药烤燃过程的计算模型.将建立的计算模型以用户自编函数的方式添加到Fluent软件中,对混合炸药的烤燃过程进行了数值模拟.同时还对FOX-7/HMX混合炸药进行了烤燃试验研究.结果表明:炸药样品中最终发生了燃烧反应.在升温速率为3℃/min的条件下,炸药试样中心处点火温度计算结果和试验结果分别为203.3℃和196.2℃,点火时间计算结果和试验结果分别为3360 s和3444 s;炸药试样1/2半径处点火温度计算结果和试验结果分别为202.1℃和191.6℃,点火时间计算结果和试验结果分别为3360 s和3264 s.模拟计算结果与试验结果基本一致,相对误差能够满足实际预估的需求.  相似文献   
10.
BP(back propagation)神经网络算法在变形预测方面存在收敛速度慢、学习效率低、容易陷入局部最小值等问题,直接影响预测结果的精准性,利用误差分级迭代法优化的神经网络能够更好地降低误差,提升预测性能.通过对比分析误差分级迭代法与BP神经网络的优势,建立误差分级迭代法模型并编制误差分级迭代法变形预测程序.采用基坑工程实测数据,经过误差分级迭代法优化后神经网络的最大误差为0.96%,与径向基神经网络预测精度相比提高3.5%,利用误差分级迭代法预测基坑变形结果其精准性较高,具有一定的实用价值.  相似文献   
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