不同性状植物基生物油对沥青老化行为的影响

为了分析不同性状的植物基生物油对沥青老化行为的影响规律,首先以废弃玉米秸秆热裂解产生的3种不同性状（液态、半液态、固态）的产物作为植物基生物油,将其分别与基质沥青共混制备出了含3种不同性状植物基生物油的生物沥青,然后通过旋转薄膜烘箱试验（RTFOT）、动态剪切流变仪（DSR）试验及渗透凝胶色谱（GPC）试验对比分析了不同种类生物沥青老化前后的常规性能、流变特性及化学组分分子量分布变化情况.结果表明：植物基生物油的添加会使生物沥青中的黏性成分比例提高,导致所制备生物沥青的常规性能在老化进程中衰减更快,建议制备生物沥青时将植物基生物油的掺量控制在10%以下;植物基生物油的掺入主要会使生物沥青中的小分子量（M<1000）组分含量增加,从而导致所制备的生物沥青中化学组分的平均分子量减小,其中半液态植物基生物油对生物沥青中化学组分分子量分布情况的影响最小;老化后3种生物沥青的复数剪切模量和车辙因子增大、相位角减小,且在同一温度下,不同种类的生物沥青老化后的流变特性指标变化均大于基质沥青,其中采用半液态植物基生物油制备的生物沥青老化后的性能保持能力最佳.总而言之,植物基生物油的掺入会减弱生物...     

具有光学特性偶氮苯插层硅酸盐薄膜的制备

通过离子交换法制备出偶氮苯掺杂硅酸盐聚合物薄膜,样品的结构和光学性能采用X-射线粉末衍射、红外光谱、固体核磁、热重分析和紫外可见光谱进行表征.由紫外可见光谱分析可知,聚合物薄膜的最大吸收峰在484 nm处,相对于偶氮苯分子在473 nm出现的最大吸收峰,发生了明显的红移,说明偶氮苯分子在硅酸盐层间发生了聚集现象,进而影...     

具有混合执行器故障的多智能体分布式有限时间自适应协同容错控制

针对多智能体编队系统执行器发生故障时,所引起的参数不确定以及系统瞬态不稳定问题,本文采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks, RBFNNs)对不确定参数(未知函数)进行估计。同时,基于反推技术设计出合理的自适应容错控制器,并通过有限时间理论保证系统实现瞬态稳定。首先,本文采用10个智能体作为被控对象,基于有向通讯拓扑结构理论,构建了非线性多智能体系统模型。其次,基于RBFNNs逼近特性,采用反推技术与动态面技术相结合,设计出合理的容错控制器,补偿多智能体中出现的未知非线性执行器故障,并采用有限时间理论解决系统瞬态不稳定问题。接着,基于Lyapunov稳定性理论分析了控制器的稳定性和快速收敛性。最后,通过两种算例对比,验证了所设计的控制器性能优于传统的反推技术,为工程实践提供了一种有效的研究思路。     

偶氮二茂铁衍生物对阴离子可视化识别及电化学性质

设计合成了一类新型的具有缺电子结构的偶氮类化学传感器(L1～L3).该类化合物对F-具有明显的颜色变化响应,可用于F-的可视化检测.化合物L3含有富电子基团二茂铁,通过颜色和电化学检测发现,L3只对F-表现出高度选择性识别.这种由于化学结构的改变而引起的阴离子传感性质变化为开发新型的功能传感器提供了一种新的研究思路.     

氮化氧化铈负载镍基催化剂催化甲烷二氧化碳重整反应性能研究

水热法合成的棒状CeO2载体(CeO2-R)经过高温NH3氮化,得到了氮化的CeO2载体(N-CeO2-R).采用满孔浸渍法浸渍活性金属Ni,通过XRD、TEM、XPS和H2-TPR等表征手段,研究了载体及催化剂结构.结果表明:棒状CeO2载体在氮化前后,其形貌基本保持不变,同时载体中部分O原子被N原子取代,H2-TP...     

一种新型的外修含偶氮苯官能团聚苄醚型树状分子凝胶因子合成及性能研究

树枝状大分子是一类具有规整、精致三维立体结构的单分散大分子,由于其独特的结构和性能,已成为构建超分子凝胶软材料的理想分子之一。我们设计合成了一种新型的外围含偶氮苯官能团聚苄醚型树状分子凝胶因子PA-G1,其分子结构通过了¹H-NMR、1H-NMR、⁽¹³⁾C-NMR和HRMS等手段表征。通过倒置法研究了其在12种不同有机溶剂中的成凝胶行为,发现其在乙腈中的最低成凝胶浓度(CGC)为15.8 g/L (2.0%wt),相当于一个树状分子可以固定1.0×10(13)C-NMR和HRMS等手段表征。通过倒置法研究了其在12种不同有机溶剂中的成凝胶行为,发现其在乙腈中的最低成凝胶浓度(CGC)为15.8 g/L (2.0%wt),相当于一个树状分子可以固定1.0×10³个溶剂分子,表现出较优异的成凝胶性能;通过SEM研究了其在不同有机溶剂中的组装微观形貌;进一步通过基于浓度和温度变化的3个溶剂分子,表现出较优异的成凝胶性能;通过SEM研究了其在不同有机溶剂中的组装微观形貌;进一步通过基于浓度和温度变化的¹H-NMR详细研究了其成凝胶机理,证明了芳香环之间的π-π相互作用是其成胶的主要驱动力。     

基于模糊神经网络的铣床热误差预测模型研究

当前,铣床主轴加工产品容易受到热误差的影响,造成产品精度下降。对此,采用模糊神经网络模型预测铣床主轴热误差,并对预测结果进行比较和分析。建立神经网络径向基函数的表达式,给出了模糊推理系统和控制规则,创建了模糊RBF神经网络预测模型,对铣床主轴进行热误差验证。结果显示:铣床主轴采用RBF神经网络模型预测误差较大,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为5.9μm和7.1μm;铣床主轴采用模糊RBF神经网络模型预测误差较小,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为3.5μm和2.9μm。同时,模糊RBF神经网络模型预测误差跳动幅度较小。采用模糊RBF神经网络预测模型,可以补偿铣床运行时产生的热误差,提高铣床主轴加工精度。     

不锈钢拉深润滑剂的研制与应用

在优质基础油中添加适量的极压剂、油性剂、固体粉末以及其它添加物，作为不锈钢板材深冲用润滑剂，实验研究表明：该润滑剂具有优良的拉深润滑性能，完全能满足304小锈钢制品拉深工艺和产品质量的要求。     

基于径向基函数网络的非线性系统内模控制

针对非线性系统的内模控制，从理论上分析了神经网络控制器的可实现问题，并且用径向基函数(RBF)神经网络实现内部模型及逆模控制器，同时改进了径向基函数中心的学习算法。仿真结果表明，基于RBF网络的非线性系统内模控制的动态性能较好，对于对象参数扰动具有一定的抗扰性。     

自蔓延高温合成及其复合材料新工艺的研究

由自蔓延高温合成技术制取的材料普遍具有孔隙率大的特点，而把ＳＨＳ工艺和熔融金属渗入技术结合可以制得致密度高的复合材料，复合材料性能测试结果表明，硬度提高了４４ＨＢ，相对耐磨性提高了８２％。