环氧—聚醚砜基体复合材料的研究

本文探讨了聚醚砜增韧环氧基体／单向玻璃纤维复合材料的工艺及性能。实验结果表明，层板剪切强度和断裂韧性ＧＩＣ明显提高，弯曲强度和模量变化不大，耐热性得到了改善。     

智能自修复型聚合物基复合材料

自修复聚合物基复合材料作为一种新颖的智能结构功能材料,通过实现微裂纹的自愈合,为预防潜在的危害提供了一种新方法,在一些重要工程和尖端技术领域孕育着巨大的发展前景和应用价值。通过研究自修复体系的结构与修复性能的关系,修复剂的修复机理,以及修复过程的动力学,从而研制出在使用环境下可长期储存,对裂纹能进行快速高效自修复的材料,无论在理论上还是实践上都具有重要意义。     

Mg粉/CO2点火燃烧性能实验研究

利用自行设计的点火实验装置对Mg粉/CO2的点火燃烧性能开展了实验研究.通过记录的实验现象验证了Mg 粉/CO2组合作为推进剂的可行性的同时,由测量到的不同粒径的Mg粉在CO2中的点火温度,对点火燃烧性能作出详细的分析和评估,得到了中等粒径的Mg粒子在CO2中的点火温度约为960 K,且随着粒径的增大,点火温度会逐渐升...     

支化3,3-二叠氮甲基环氧丁烷-四氢呋喃的合成及表征

以3,3-叠氮甲基环氧丁烷-四氢呋喃(PBT)为起始聚醚,三官能度的支化单元为引发剂,在催化剂的作用下,通过亲核加成反应合成一种具有新型支化结构的PBT(B-PBT)。采用FTIR、~1H-NMR、粘度测试、DSC、TG和拉伸测试,对目标产物的结构、粘度特征、热稳定性以及力学性能进行表征。结果表明,所合成的目标产物为具有支化结构的叠氮缩水甘油醚;B-PBT的粘度(15 000 mPa·s/50℃)明显低于PBT(23 828 mPa·s/50℃);引入支化单元后,B-PBT热稳定性仍保持良好,放热达到1481 J/g;产物热分解分为两个阶段,即叠氮基热分解、支化单元以及主链的断裂和小分子的热解;制备的B-PBT弹性体拉伸强度达到5.29 MPa,延伸率达到516.42%,力学性能良好。     

粉末火箭发动机燃烧室燃烧流动特性研究

选取颗粒轨道模型,对Al／AP粉末颗粒在粉末火箭发动机内流动和燃烧进行三维数值模拟,为以Al粉末燃料和AP粉末氧化剂作为推进剂的新型燃烧室的设计以及实验研究提供参考。文中提出了一种粉末火箭发动机构型,通过对发动机燃烧室进行冷态和热态数值模拟,研究了氧燃比、Al粉末颗粒大小、燃烧室体积等因素对粉末火箭发动机燃烧室燃烧性能的影响。结果表明,一定范围内氧燃比较高时,燃烧室温度反而较低;较小粉末颗粒在燃烧室内更易离散;Al颗粒粒径越小越易燃烧,Al燃烧率也越高;验证了在Al／AP粉末火箭发动机的设计中引入特征长度来匹配Al粉粒径与燃烧室体积的合理性。     

(DT)碳化钨钢结硬质合金的锻造

DT碳化钨钢结硬质合全为粉末冶金合金,其组织结构是自由结晶铸态组织,需经锻造改善组织结构,再经热处理提高强度,韧性、耐磨性。因此种合金塑性差,不易变形,故具有独特的加热和锻造特点,经研究设计加热曲线,编制锻造工艺规程,采取严格控制加热温度与加热速度,开坯锻造以锻件中心部位变形为准;终锻最后一次变形量不大于10％等工艺技术措施,使总量4664.42公斤的锻件的合格品率达96.57％。而产生废品的主要原因是在始锻时,中心部位未锻透即转入成形锻所致。     

纳米材料提高碳/环氧复合材料抗紫外辐照性能研究

随着对长寿命、高可靠卫星的需求增加,中国卫星上常用的碳/环氧复合材料的抗空间紫外辐照性能研究极为迫切。利用强吸收紫外辐照的纳米材料来改善复合材料结构抗空间紫外辐照能力是提高卫星可靠性、延长寿命的有效途径。通过环境模拟实验取得了初步结果。     

液相先驱体转化法制备ZrC粉末及合成机理

以氯氧化锆、丙醇、丙三醇和乙酰丙酮等为基本原料合成了锆的有机先驱体溶液,采用液相先驱体转化法在1 500℃制备了ZrC粉末。运用FTIR对锆的先驱体溶液的组成、结构以及形成机理进行了分析,用XRD和EDS分析了粉末的形成机理,用SEM观察了粉末的形貌。结果表明,有机锆的先驱体溶液具有螯和的链状或网状结构;先驱体溶液干燥后的粉末呈蜂窝状结构,在不同热处理温度下获得面心立方的ZrC粉末。经过热力学计算结果表明,C还原锆的氧化物开始生成ZrC的最低温度为1594℃,实验温度低于理论温度,在1500℃时获得面心立方的ZrC材料。     

粉末床激光成形熔池辐射强度信号的机器学习

粉末床熔融成形（PBF）的过程监测和质量识别是保障其制造质量的关键技术。在监测信号中,熔池辐射强度信号蕴含了丰富的熔池特征信息,但监测信号与材料科学现象的直接联系尚不明确,适合利用机器学习算法开展深入研究。首先,通过设置不同的工艺参数（部分偏离工艺窗口）实施316L不锈钢成形实验,成形过程中采集熔池辐射强度信号。然后,通过数据分割、特征提取和特征选择对信号数据进行预处理,构建了用于机器学习的数据集。最后,使用21种不同的机器学习算法,一是将熔池辐射强度数据按照工艺参数（如激光功率高、中、低）进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别异常（辐射强度异常、代表激光功率和扫描速度偏离最佳状态）;二是将熔池辐射强度数据按最终成形块体的质量（密度、表面粗糙度）进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别质量。结果表明：对于熔池辐射强度的异常识别,二次支持向量机算法的分类效果最好,准确度达到96.4%以上;对于密度和表面粗糙度预测,由于样件质量与数据样本之间的复杂关系,预测结果呈现不同的分布情况,但预测准确度均达96.0%以上。     

循环吸湿对炭纤维复合材料界面性能的影响

通过对炭纤维增强复合材料进行70、85、100℃下的循环水浸吸湿试验,研究了复合材料在不同水浸温度下的吸湿-脱湿行为规律。同时,对循环吸湿-脱湿过程中的试样进行层间剪切强度测试和动态力学性能测试,并结合扫描电镜观察循环吸湿各个阶段的纤维基体结合状态。结果表明,水浸温度越高,水分的扩散速率越快,饱和吸湿率越大。经过循环吸湿后复合材料的吸湿行为仍满足Fick第二定律,吸湿后层间剪切强度下降,湿热循环次数越多下降的越明显。脱湿后层间剪切强度有所恢复,水浸温度越高造成的不可逆破坏越大,层间剪切强度恢复的越少。干态时的玻璃化转变温度为231℃,吸湿后下降了37℃。