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2.
智能传感的应用对柔性压力传感器的需求量和性能提出了更高的要求,因此,需要开发一种简单、廉价、可批量化的方法实现大范围、高灵敏压力传感器的制造。文章基于压阻效应,采用浸渍-干燥法制备了一种基于镀银碳纳米管-聚二甲基硅氧烷(Ag/CNTs-PDMS)复合结构的柔性压力传感器。研究表明,所制备的压力传感器具有较高的灵敏度(0.718 kPa~(-1))、较宽的工作范围(40 kPa)、较短的响应时间(1.14 s)以及良好的可重复性,有望用于在轨实时压力监测。 相似文献
3.
4.
5.
《燃气涡轮试验与研究》2019,(6)
滑油中的金属颗粒成分及含量反映了发动机部件磨损程度,利用光谱分析技术监测诊断发动机部件磨损故障。在分析发射光谱原始数据的基础上,提出基于BP神经网络的航空发动机磨损部位识别方法,并通过实例阐述了部位磨损识别的步骤。将待识别样本输入已经训练好的神经网络中,得到低压压气机轴承支座磨损故障模式。待识别样本中含有Fe、Al、Cr、Cu、Mg,与低压压气机轴承支座磨损故障模式存在的元素完全一致。与原始识别方法相比,本文方法得到的故障特征更加明显,所需训练样本更少,识别精度达到96.67%。 相似文献
6.
为实现季戊四醇丙烯醛树脂(PEAR)/十二烷基苯磺酸(DBSA)体系在浇注PBX炸药中的应用以及获得该体系在工程应用中的工艺温度参数,采用粘度实验研究了体系的粘度特性,采用动态差示扫描量热法(DSC),通过模拟n级反应动力学模型、Kissinger微分法、Ozawa积分法以及Crane方程研究了体系的固化反应动力学。结果表明,50℃以上PEAR粘度几乎不受转速影响,PEAR与DBSA质量比大于25∶1,可保证浇注过程的顺利进行。PEAR/DBSA体系的凝胶化温度为345.92 K,固化温度为383.83 K,后处理温度为411.46 K。PEAR/DBSA体系固化反应为放热反应,反应的表观活化能为74.84 kJ/mol,指前因子为2.54×109min~(-1),反应级数为1.02,反应热为190.66 J/g。 相似文献
7.
采用全域CZM模型模拟了复合固体推进剂从细观脱湿到基体开裂,直至微裂纹扩展汇合,最后断裂破坏的演化过程,探索了其宏观力学行为发生发展的内在原因。数值模拟结果在微裂纹的开裂特征以及推进剂的宏观应力-应变曲线等方面与试验结果吻合较好。研究结果表明,采用全域CZM模型能有效模拟复合推进剂材料细观断裂破坏过程及其宏观力学性能;通过参数反演可知混合基体的初始刚度远小于颗粒/基体界面的,而粘接强度和粘接能大于界面的,这使得基体易变形而界面先脱湿;可将推进剂受拉伸载荷的细观力学行为分为四个阶段:无损伤变形阶段、界面部分脱湿阶段、脱湿与基体开裂并存阶段、微裂纹聚合断裂阶段。 相似文献
8.
笼型倍半硅氧烷(polyhedral oligomeric silsesquioxane,POSS)具有独特的结构和良好的耐热性,对POSS进行官能化后可得到高性能的新型有机-无机杂化材料,在很多领域具有潜在应用价值。本文综述了POSS的合成、官能化的相关问题。POSS的种类很多应用范围广泛,但是价格相对昂贵,限制了POSS在许多领域内的发展规模;POSS可作为环氧树脂的改性剂,具有明显的增强、增韧效果,并显著提高固化环氧树脂的耐热性能,但是由于POSS的纳米尺寸效应,导致其在树脂中的添加量有限。未来随着POSS合成成本的降低、改性树脂手段的不断进步,POSS在热固性树脂改性领域应用范围必将不断扩大。 相似文献
9.
半球深腔的加工质量是决定硅基MEMS半球陀螺精度的关键因素之一,及时检测半球深腔的形貌参数并将其反馈至加工过程,是确保高性能MEMS半球陀螺研制成功的重要措施。由于硅半球深腔的深度较大,台阶仪和光学显微成像系统无法对半球深腔的形貌特征进行有效测量。因此,需要将硅深腔结构剖开后采用扫描电镜(SEM)进行检测。这种检测方式时间周期长,且属于破坏性的样本检测,效率和测试精度都较低。提出以硅半球深腔为模具,利用PDMS铸模将硅半球深腔的结构尺寸和表面形貌转移到PDMS凸起的半球模型上,通过检测PDMS半球模型的尺寸结构和表面形貌,即可反推出硅半球深腔的尺寸特征。经实验验证,脱模后的PDMS模型可以准确地反映出半球深腔的尺寸信息,测量结果的不确定度小于5‰,有效解决了硅半球深腔无损检测的难题。 相似文献
10.
基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,k PC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法。由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成。本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是k PC的求解特征值问题。在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能。 相似文献