聚羧酸减水剂对磷酸镁水泥性能的影响

以重烧氧化镁和磷酸二氢铵为主要原料,以硼砂为缓凝剂,加入聚羧酸减水剂(PCE)制备磷酸镁水泥(MPC),研究PCE的加入量对MPC的凝结时间、流动度、强度及软化系数的影响.并采用X射线衍射(XRD)分析MPC体系中的物相组成,利用Topas 6.0软件中的Rietveld方法定量分析MPC物相含量,用场发射扫描电镜(SEM)分析其微观形貌.实验表明,随着PCE加入量的增加,MPC流动度、凝结时间以及早期强度都呈现先上升后下降的趋势.当PCE加入量为4％时,MPC流动度达到248 mm,终凝时间为15 min,1.5 h强度达到36.4 MPa,28 d强度达到108.5 MPa,浸水28d后软化系数为0.91.浸水超过94 d后,MPC强度均明显下降,试样表面析出白色晶体,造成表面层结构疏松,但加入4％PCE的试样内部结构较致密,因此强度损失率较低.     

回转窑窑口新型浇注料的研制

利用均化矾土和电熔莫来石为主要原料,添加少量碳化硅,以铝酸钙水泥为结合剂,制备了一种新型窑口浇注料。通过其与现场刚玉-莫来石质浇注料进行对比,得出以下结论:4.8%的加水量以及粒度分布系数为0.34的新型浇注料具有较高的体积密度和常温强度;新型浇注料1 400℃在基质中原位形成了大量的莫来石相使其高温抗折强度提高了10倍,高温下在基质部分生成的原位莫来石与原料中引入的柱状莫来石呈网络交叉结构,使其4%荷重软化温度提高了200℃以上;在新型浇注料配方中的电熔莫来石及碳化硅细粉,均起到了提高材料的热震稳定性及高温耐磨性的作用。     

实验中心在实践教学中的作用

为了培养"卓越工程师",以无机非金属材料实验中心为例,对高校实验中心在人才培养中的作用和地位进行研究。在教学过程中,采用学生参与教改和科研训练项目等方式增加实践教学比例,师生互动,对学生进行综合素质训练和工程实践能力培养,达到了教学培养目标。     

基于正交实验的透气砖座砖中尖晶石含量的优化

实验根据不同粒度和多少的尖晶石对透气砖座砖常温和高温下强度以及重烧线变化、热震稳定性能的影响,采用正交设计法来确定最佳粒度的尖晶石的加入量。研究结果表明,尖晶石a粒度、b粒度、c粒度掺量分别为6%、10%、4%时,试样具有最好的使用性能。     

各种添加剂对低温陶瓷结合剂性能的影响

实验主要研究6种添加剂对陶瓷结合剂性能影响。实验证明,随着α—Al2O3加入量的增多,结合剂的熔点逐渐升高,在加入量为15％时流动度最好;CuO、Cr2O3和Zn对结合剂熔点有明显的提高作用;Sn和Cu可以降低结合剂的熔点;加入8％Cr2O3或加入6％Sn时其流动度值最佳。     

基于正交实验的透气砖座砖中尖晶石含量的优化

实验根据不同粒度和多少的尖晶石对透气砖座砖常温和高温下强度以及重烧线变化、热震稳定性能的影响,采用正交设计法来确定最佳粒度的尖晶石的加入量.研究结果表明,尖晶石a粒度、b粒度、c粒度掺量分别为6%、10%、4%时,试样具有最好的使用性能.     

无机添加剂在陶瓷料浆中的应用

研究了几种无机电解质对陶瓷料浆粘度及触变性的影响,确定了本试验所用陶瓷泥浆的电解质为(NaPO3)6及其加入量为14mL(总量的0 7%)时,稀释效果最好,并对成型后的制品进行了外表观测.     

人工神经网络在化学中的应用进展

回顾了人工神经网络的发展历史,简要评述了近期在化学中的非线性校准、模式识别、定量结构／活性相关(QSARs)、优化、过程控制、传感器、建模、参数估计、预测预报等方面的应用。并展望了人工神经网络在化学计量中的应用前景．     

人工神经网络在化学中的应用进展

回顾了人工神经网络的发展历史,简要评述了近期在化学中的非线性校准、模式识别、定量结构/活性相关(QSARs)、优化、过程控制、传感器、建模、参数估计、预测预报等方面的应用,并展望了人工神经网络在化学计量中的应用前景.     

无机添加剂在陶瓷料浆中的应用

研究了几种无机电解质对陶瓷料浆粘度及触变性的影响,确定了本试验所用陶瓷泥浆的电解质为(NaPO3)6及其加入量为14 mL(总量的0.7%)时,稀释效果最好,并对成型后的制品进行了外表现测.