碳纳米管载纳米银复合材料制备与抑菌性能测试

本文在羧基化碳纳米管和上制备了纳米银粒子,通过透射电子显微镜(TEM)、抑菌圈实验测试方法对改性碳纳米管及制得的碳纳米管/纳米银复合材料进行了分析表征。并通过抑菌圈实验考察了复合材料在的抑菌性能。通过抑菌圈实验可以看出碳纳米管/纳米银复合材料有明显的杀菌功效。碳纳米管载银复合材料具有很高的稳定性和良好的抑菌性,如果将其加到涂料中,会在海洋防污领域得到很大应用。     

润滑油抗乳化性能影响因素分析

随着机械制造业的快速发展,润滑油起到了保护机械和加工件的润滑、冷却、防锈、清洁、密封和缓冲等作用。润滑油质量的优劣最重要的一项评定指标是其抗乳化性能。抗乳化性与润滑油里水分的含量有关,一旦润滑中含有水分,则会直接破坏润滑油所形成的油膜,从而使润滑油的效果变差,加快部件之间的锈蚀,所以润滑油中的水分越少越好,因此要加强对润滑油抗乳化性能的测定,在测定过程中要注意蒸馏水的电导率和PH值对结果的影响作用。文中对润滑油抗乳化性能试验进行了具体的阐述。     

医药中间体吡啶氢溴酸盐生产技术

<正>■技术简介由于物料为强酸体系,吡啶氢溴酸盐在生产过程中对设备的耐酸性能要求较为严格。该项目克服了上述主要困难,提供了一种吡啶氢溴酸盐的生产技术。     

胍胶压裂液体系在70℃下的破胶与悬砂性能研究

针对70℃储层,采用水溶性较好、残渣含量较少的超级胍胶作为胍胶压裂液的稠化剂,选用交联效果较好的有机硼交联剂以及其他添加剂作为压裂用压裂液体系。压裂液除具备携砂等基本性能外,还具备快速破胶易返排的特点。通过对破胶剂破胶机理的分析,和对压裂液破胶、携砂性能的综合评价,得到最佳破胶剂加量范围,实现压裂作业完成后压裂液快速破胶返排,减少对地层伤害的目的。     

计算机辅助汽车机械传动系统动力性能分析

介绍了汽车机械传动系统动力性能分析的主要内容及其计算机辅助系统的实现,使用者只需用有限的几个数据就可以实现复杂的数据计算和管理,提高了新产品开发的质量和效率,具有很强的实用性。     

车身舒适系统CAN总线网络测试与仿真分析

为了研究车载CAN总线网络系统的网络性能指标,选用通用CAN总线软硬件整合组成低成本车载CAN总线网络测试与仿真分析系统.对大众宝来车身舒适系统CAN总线网络进行测试与仿真分析.测试结果表明:大众宝来车身舒适系统CAN总线的节点平均发送CAN数据帧时间间隔为20ms,教据长度为2～5位,网络通讯波特率为62.5 kBd,正常工作时网络负载为30%,系统后备能力强、可靠性高;仿真结果表明:车载CAN总线网络系统设计时节点测控数据定义较少的发送CAN数据帧时间间隔与数据长度、系统采用较高的网络通讯波特率,可以提高车载CAN总线网络系统性能.     

几种盐酸酸洗缓蚀剂对铝的缓蚀性能研究

采用失重法研究了几种酸洗缓蚀剂对铝在盐酸介质中的缓蚀性能,探讨了缓蚀机理.实验结 果表明,SH-904、兰-826、兰-5的缓蚀效率按大小排序为SH-904>兰-826〉兰-5;其最低添 加量SH-904和兰-826均为1‰,兰-5则为0.25‰.     

混杂纤维混凝土与既有混凝土的粘结斜剪性能试验研究

目的 研究混杂纤维及涂抹环氧界面剂对新老混凝土粘结性能的影响。方法 对12组混杂纤维混凝土(体积分数为0.11%的聚丙烯纤维,体积分数分别为0.8%和1.2%的多锚点钢纤维)与既有混凝土粘结试件(100 mm×100 mm×300 mm)进行斜剪性能试验,并对粘结界面取样进行SEM扫描分析。研究不同纤维掺量及界面剂对新老混凝土的界面粘结强度、破坏形式的影响以及混杂纤维在粘结面的作用机理。结果 与普通混凝土试件的粘结斜剪强度相比,1.2HFRC粘结斜剪试件强度提高幅度最大,达到了29%;混杂纤维混凝土试件与单掺钢纤维混凝土试件的粘结斜剪强度差异较小,二者平均提升幅度约为5%,纤维掺量每增加0.1%,斜剪强度平均提升约0.18 MPa;不同纤维掺量的混凝土试件在涂抹环氧界面剂后增幅平均为3 MPa左右。结论 混杂纤维掺入后能有效改善粘结界面区的孔隙结构,提高界面粘结性能。     

锆改性粉煤灰合成沸石的除氟性能机制研究

研究以电厂固废粉煤灰为主要原料,采用碱熔融—水热法制备沸石产物,对其进行稀土金属锆的改性处理。实验研究了氧氯化锆溶液的质量浓度及浸泡次数对粉煤灰合成沸石除氟性能的影响,研究表明氧氯化锆溶液的质量浓度为8 g/L,用分4次浸泡、每次12 h的方法对氟离子的去除效果最佳;运用SEM及XRD分析技术对合成前后的样品进行了表征;旨在研究增强粉煤灰合成沸石对氟离子的吸附性能,探讨去除过程中初始投加量、质量浓度、搅拌时间、搅拌速度、温度对除氟性能的影响,并研究其吸附饱和后的再生性能。     

基于深度学习的两阶段多假设视频压缩感知重构算法

传统视频压缩感知重构算法重构时延过长,新发展的基于神经网络的视频压缩感知重构算法虽解决了高耗时的问题但未能充分利用视频的时空相关性,重构质量较差.为了解决上述问题,文中提出了基于深度学习的两阶段多假设视频压缩感知重构算法(2sMHNet).首先,采用时域可变形卷积对齐网络实现基于像素的深度学习多假设预测,在避免了块效应...