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971.
涡旋微槽内的单相强迫对流换热性能实验 总被引:1,自引:1,他引:1
以体积浓度30%的乙二醇水溶液为工质,采用定热流加热方式,对槽宽0.3mm的4个深度不同的矩形截面涡旋微槽试件的换热性能进行了实验研究.试件所用材料为紫铜,每个试件上分布6个涡旋微槽.实验测量了不同工质流量,不同加热功率下涡旋微槽的换热性能,分析了微槽结构、工质流速对其换热性能的影响,拟合得到相应的换热实验关联式.与平直微槽的换热性能进行了对比,结果表明涡旋微槽散热器的换热性能优于平直微槽散热器. 相似文献
972.
为了进一步提高有机硅涂层的抗原子氧剥蚀能力,采用经硅烷偶联剂处理的纳米ZnO微粒,在聚酰亚胺薄膜基材表面制备出纳米ZnO-有机硅复合涂层.通过原子氧地面模拟试验,研究了纳米ZnO-有机硅复合涂层的质量损失、表面形貌及化学成分的变化规律.结果表明:经表面处理的纳米ZnO微粒可以均匀分布在有机硅涂层中,有效消除有机硅树脂成膜过程中产生的微裂纹.经过原子氧辐照试验,没有保护涂层的聚酰亚胺基材的质量损失较大,而涂覆纳米ZnO-有机硅复合涂层具有良好的抗原子氧剥蚀性能,其质量损失和微观表面形貌变化很小,并且随着涂层中纳米ZnO含量的增加,其抗原子氧剥蚀的能力进一步增强. 相似文献
973.
974.
火星尘埃与探测 总被引:2,自引:0,他引:2
火星表面尘埃与太阳辐射、热辐射的相互作用直接影响火星大气的结构、热平衡和动力学过程,并会产生改变火星表面反照率和火星地貌的长期效应.火星尘埃环境还对登陆于火星表面的着陆器能源系统和光学载荷等系统构成影响.为此需开展火星大气尘埃的直接就位探测.在介绍了火星的尘埃特性与主要探测方法基础上,提出了采用微质量计技术开展火星表面尘埃就位探测的综合探测器方案.探测器包含3种传感器.尘埃累积传感器通过设置其敏感晶体表面朝上,可以探测火星表面尘埃的沉积质量与速率;荷电尘埃传感器通过加置不同极性的偏置电压,可以探测荷正电尘埃和荷负电尘埃的累积特性;磁尘传感器通过在敏感晶体后加设小型永久磁铁,可以探测磁性尘埃的累积特性.传感器感测质量范围为10-11~10-4g.火星尘埃综合探测器可应用于未来的火星着陆探测计划. 相似文献
975.
976.
在马赫数3.8的超声速风洞中,以高时空分辨率的基于纳米示踪的平面激光散射(NPLS,Nano-tracer based Planar Laser Scattering)技术为实验手段,研究了有无喷流的超声速光学头罩流场的精细结构,清晰地再现了流场中的激波、膨胀波、剪切层和湍流边界层等复杂结构.通过分析时间相关的流场NPLS图像,可以发现流场结构随时间的演化特性.结果表明:无喷流情况下光学窗口上方的大部分流场处于层流状态;有喷流情况下剪切层的层流区域较短,在很短的距离内转捩至湍流状态;喷流出口压力高于外界压力情况下剪切层的转捩位置比压力匹配情况下较为靠前,光学窗口上方的涡结构也较为复杂.比较而言,后者对气动光学性能的影响更大. 相似文献
977.
利用纳米粉末橡胶结合无机纳米氧化铝以改善环氧树脂的表面强度性能和摩擦性能.采用差示扫描量热法(DSC,Differential Scanning Calorimeter)研究了纳米改性环氧树脂的固化反应动力学; 采用动态超微硬度表征了纳米复合材料的表面强度; 评价了纳米改性环氧树脂复合材料的摩擦系数.结果表明, 纳米复合材料与环氧树脂具有相同的固化反应机理, 单一纳米粒子的加入降低了固化反应的表观活化能, 两种纳米粒子的复配使用增加了固化反应的表观活化能.纳米粒子使固化反应程度下降, 导致固化反应热显著下降.复配使用纳米氧化铝和纳米粉末橡胶能够改善环氧树脂复合材料的摩擦系数、表面硬度和弹性模量, 实现了对表面强度性能和摩擦性能的优化. 相似文献
978.
采用电镀方法制备了Zn/纳米CeO2复合镀层,分析了镀液中CeO2颗粒悬浮量、阴极电流密度和镀液温度等因素对复合镀层中纳米CeO2复合量和膜层质量的影响,用正交试验法优选了各工艺参数。采用电化学方法和浸泡法研究了Zn/纳米CeO2复合镀层的耐蚀性。结果表明,相对于纯镀锌镀层,复合镀层晶粒细小,平整光滑,显微组织均匀、致密,并且镀层耐蚀性能有提高。 相似文献
979.
CdS纳米晶体的合成与表征 总被引:1,自引:0,他引:1
以四甲基二硫化秋兰姆(TMTD)为新型有机硫源,与醋酸镉在不同的反应温度、时间下合成出纳米CDS晶体,用场发射扫描电子显微镜(FE-SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线粉末衍射(XRD)、傅里叶红外光谱(FT-IR)等手段研究了CDS纳米晶体的结构和形成.结果表明,反应温度、时间对CdS晶体的形貌和组成有影响,随温度升高,晶体形貌从粒子聚集体过渡到花形结构,同时讨论了纳米晶体的形成机理. 相似文献
980.
GPS信号失锁时,MEMS-SINS组合GPS导航误差会随着时间迅速积聚而无法导航.提出一种基于RBF神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法,GPS有信号时对神经网络进行训练,GPS信号中断时用训练好的RBF神经网络预测MEMS-SINS的导航误差.地面车载跑车试验,证实了训练后的RBF神经网络能很高精度地逼近MEMS-SINS/GPS组合导航系统输入与输出间的关系,在4个50s以内的GPS人为失锁过程中,该方法导航结果与参考系统比较,平均位置误差为3.8m,平均速度误差为0.6m/s,平均姿态误差为0.5°. 相似文献