预应力CFRP布加固钢筋混凝土梁疲劳性能试验研究

为了研究预应力CFRP布加固钢筋混凝土梁的疲劳性能,进行了4根CFRP布加固的钢筋混凝土和1根对比梁的试验研究.试验中考虑的变量为碳纤维应力强度比、疲劳荷载幅和CFRP布粘贴层数.试验梁采用双点对称等幅、等频率加载.试验结果表明:未加固的对比梁受疲劳荷载作用时,裂缝少而宽;非预应力CFRP布加固梁,裂缝多而密,裂缝高度...     

聚苯胺修饰石墨烯纳米片的分散行为

针对氧化石墨(GO)用化学方法还原为石墨烯纳米片(GN)后极易再配列为类似石墨结构层状物的问题,本工作在GO还原过程中用聚苯胺(PANI)修饰石墨烯纳米片(P-GN),发现即使干燥后,P-GN仍可在N,N-二甲基甲酰胺(DMF)中呈分散状态稳定存在.     

一类算子矩阵的谱、点谱和剩余谱

对于斜对角元至少有一个可逆的算子矩阵,刻画了其谱,1、2、3、4-类点谱及1、2-类剩余谱,并举例验证了结果的合理性.     

生物可降解高分子形状记忆合金的研究和进展

高分子形状记忆材料近年来吸引了许多研究者的目光, 因其低廉的成本、优异的加工性能、良好的回复性、多变的力学和物理性能等优势迅速地发展起来. 但随着石油紧缺和全球暖化等问题, 开发绿色、可降解的生物高分子形状记忆材料成为新的发展趋势. 其中, 绿色材料聚乳酸以其优异的力学强度、生物降解性和生物相容性, 在可降解的生物高分子形状记忆材料的研究和应用方面有很大的发展前景. 本文主要就生物可降解高分子形状记忆材料的发展现状、形状记忆机理、材料选择和国内外最新研究进展等进行了介绍、评述和展望.     

新一代热轧TRIP钢的研究

对热轧后等温淬火的热轧Si-Mn TRIP钢进行了研究,通过对该钢的组织性能检测,讨论了其相变诱发塑性(TRIP)机制.结果表明:热轧Si-Mn TRIP钢中发生了残余奥氏体的应变诱导马氏体相变,表现出抗拉强度和总延伸率的良好配合.残余奥氏体的稳定性随等温保温时间的增加而增加,进一步增加等温时间则又使残余奥氏体稳定性降低.等温25 min时力学性能最佳,抗拉强度、总延伸率和强韧性平衡分别达到了774 MPa,33%和25 542 MPa%的最高值.     

碱性固态高分子电解质薄膜的合成与金属-空气燃料电池的应用

提出了一项经由自由基聚合反应及溶液成膜法制备新型超高离子导电度高分子薄膜的制备方法.利用高亲水性之聚乙烯醇为基材,并利用丙烯酸单体于PVA高分子溶液中行自由基聚合反应,并藉由交联剂的使用以及调整丙烯酸聚合比例,使制备成内穿透网状结构的高分子薄膜,此薄膜在吸附32wt-%碱性氢氧化钾溶液后,室温离子导电度可达0.301S·cm-1,若在吸附2M硫酸溶液后,其室温离子导电度亦可达0.175S·cm-1,并同时拥有良好的机械强度;在锌空气电池以及铝空气电池的应用测试中,结果显示此高分子电解质薄膜可提供电池具有高的电池利用率以及高的使用功率密度,并且同时拥有很好之电化学稳定度,对于未来在燃料电池以及金属-燃料反应系统上具有很高的应用潜力.     

基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。     

多分散高分子固液界面吸附构型的Monte Carlo模拟

在格子模型基础上用M onte Carlo方法模拟研究了多分散高分子在固液界面的吸附行为,重点考察了平均分布和正态分布两种不同链长分布形式的高分子在固液界面吸附构型的分布规律。发现高分子不同的链长分布形式,对高分子吸附构型的性质影响较大。正态分布的高分子体系中高分子的3种吸附构型(T ails,Loops和T rains)的浓度和数目比相同条件下平均分布的高分子体系内要低得多。特别是当高分子链节吸附能较低时,两者的差别非常大。平均分布的高分子体系高分子吸附构型对温度和高分子总链节浓度的变化更加敏感。T ails构型由于受到高分子链节热运动以及吸附层压缩作用的影响,在高温或高吸附作用能下,其密度分布表现出和其他两种吸附构型完全不同的形式。温度、高分子链节吸附作用能以及高分子总链节浓度对3种吸附构型的影响和单分散体系趋势一致,但是存在着定量的差别。     

导电聚合物/磁性纳米复合材料的制备及其结构与性能

导电聚合物/磁性纳米复合材料的研究是开发同时具有电、磁性能的功能材料的最佳选择之一,是制备电磁屏蔽材料,电磁波吸收剂等功能材料的重要途径。导电聚合物与磁性纳米粒子复合,既可实现电、磁性能的复合,又可通过调节各组元的组成和结构实现对材料电、磁性能的调节。对目前导电聚合物/磁性纳米复合材料的制备原理、方法,复合材料的结构及控制,材料的性能与应用进行了评述。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。