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提出了一种用分形理论研究炭/炭(C/C)复合材料制备过程中孔隙演化特征的新方法.基于压汞测试数据,根据海绵分形模型及热力学关系模型导出的多孔介质分形维数计算公式,计算了致密化各阶段C/C复合材料孔隙的分形维数,并研究了分形维数随孔隙演化过程的变化规律.结果表明C/C复合材料属于多孔分形介质,孔隙分形维数随孔隙率的减小而增大,但同时受到热解炭织构形态的影响,从各向同性到高织构热解炭,分形维数减小.分形维数综合反映了C/C复合材料内部孔隙的复杂程度和热解炭的形貌特征,是监控C/C复合材料致密化过程中孔隙演化的一个有效参数. 相似文献
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针对现有炭/炭复合材料热解炭织构类型的识别方法受人为因素影响较大和操作过程比较复杂等问题,提出了基于热解炭偏光形貌和人工神经网络的热解炭织构类型识别方法.识别时,从炭/炭复合材料的偏光显微图像中分割出热解炭区域,分别用线邻域灰度共生矩阵法和面邻域灰度共生矩阵法提取热解炭的纹理特征,并运用人工神经网络对提取出来的纹理特征进行自动识别,识别率都很高,表明这2类统计纹理特征可以对热解炭织构进行较好的描述. 相似文献
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