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891.
先驱体转化—热压烧结碳纤维增韧碳化硅复合材料的显微结构 总被引:2,自引:0,他引:2
采用XRD,HRTEM 和SEM 等分析测试手段,研究了以聚碳硅烷(PCS)为先驱体和粘结剂,Y2O3 和AlN 为烧结助剂,采用先驱体转化-热压烧结法制备的Cf/SiC复合材料的显微结构。结果表明,Y2O3 主要与PCS的裂解产物以及AlN 和SiC表面的氧化物发生反应,形成有助于复合材料致密化的液相,而AlN 则与烧结液相和PCS之间通过反应- 溶解- 沉积过程,形成主要分布于界面相中的微小SiC-AlN 固溶体。正是由于含有一定量SiC-AlN 固溶体的富碳界面相使纤维与基体之间的结合适中,纤维易发挥脱粘和拔出作用,复合材料具有很好的力学性能 相似文献
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893.
喷雾共沉积石墨增强锌基复合材料的低频内耗 总被引:5,自引:0,他引:5
在ZA27合金中添加50mg.g-1Si并采用喷雾共沉积技术制备了石墨颗粒体积分数分别为5%,10%,15%的锌基复合材料。采用多功能内耗仪对材料的低频内耗(1Hz,4Hz)行为进行了测量。结果发现,复合材料的内耗值大小与温度显着相关,较低温度时复合材料的内耗值低于喷雾沉积材料;随着温度的上升,40℃以后高于喷雾沉积材料;同时随石墨颗粒体积分数的增加,复合材料的内耗值逐步提高且不同频率条件下内耗相等时所对应的温度值线性上升。分析了石墨复合前后材料的主要内耗机制。 相似文献
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895.
896.
897.
基于BP神经网络的含褶皱复合材料强度预测 总被引:2,自引:2,他引:0
利用BP(Back propagation)神经网络处理多参数问题具有的非线性映射及泛化能力,构建了具有3层隐藏层的神经网络,对含纤维褶皱复合材料层合板的压缩强度进行预测。基于LaRC失效准则建立三维损伤模型,对含褶皱复合材料的压缩失效进行数值分析。将数值分析结果作为数据样本对神经网络进行训练。采用黄金分割法快速确定最佳隐藏层神经元数量区间范围,并通过分析对比不同数量神经元模型的强度预测结果及评价指标,确定具有高预测精度的隐藏层神经元数量。结果表明,所构建的神经网络预测最大褶皱角为5.6°、9.9°和11.4°的3种层合板失效强度误差分别为3.4%、4.6%和-0.01%。本文所发展的基于BP神经网络对复合材料强度进行预测的方法,为工程应用中复合材料强度评估提供了一种有效的途径。 相似文献
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细编穿刺3DC/C材料双向应力试件的设计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过有限元计算对细编穿刺三向碳/碳材料双向应力试件的设计进行了研究,完善了中心标定区大致为均匀应力场的结论,对中心标定区应力计算公式进行了改进,并对厚度比的影响、旁路的影响做了分析。对今后类似材料的强度准则工作提供重要的设计依据。 相似文献
900.