碳纤维增强陶瓷基复合材料抗氧化涂层研究进展

对碳纤维增强陶瓷材料抗氧化涂层的要求、组成与制备工艺以及最近抗氧化涂层体系的发展做了综述。并且对今后抗氧化涂层的发展作了一些展望。     

ANALYSIS AND MEASUREMENT ONRESIDUAL STRESS OF ARAMIDALUMINIUMLAMINATE

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频率计“时间间隔”参数自动校准的方法研究

主要介绍了利用新研制的通用仪器综合校准系统 ,在实现频率计类仪器“时间间隔”参数自动校准时 ,对相关仪器连接、校准方法以及软件设计等问题 ,提出了一种间接测量单线时间间隔的方法。     

压电纤维复合材料的研究

以提高交叉指形电极压电纤维复合材料诱导应变和挟持应力为目的,采用有限元软件ANSYS分析了电极区聚合物参数、交叉指型电极结构和压电相体积分数对压电纤维复合材料诱导应变和挟持应力的影响。结果表明：增加电极区聚合物的介电常数或减小电极区聚合物的厚度,能够提高元件的诱导应变和挟持应力,元件诱导应变最大可达173με;减小分支电极的周期或者适当增大分支电极的宽度,可以有效地提高元件的作动性能;提高压电纤维体积分数,有利于提高元件的作动性能。     

直流电阻仪器自动检测系统

介绍了直流电阻仪器自动检测系统的组成、测量原理和检定方法以及系统实现的功能和特点 ,并进行了测量不确定度评定     

六端口微波测量技术

六端口技术是从70年代初发展起来的一项新的微波自动测量技术。经过十多年来各国科技工作者的研究、实践,无论在理论上,还是在系统构成、误差分析等方面均趋于成熟。该技术目前已广泛应用于微波计量、安全防护和工业在线检测诸部门。由六端口网络组成的自动网络分析仪,可望成为技术性能高的自动测试系统。本文分四个部分,系统地介绍了六端口技术的发展及其在微波测量中的应用;几种常用六端口结的组成及其设计准则;六端口自动网络分析仪的校准及其测量方法,以及如何评定六端口网络分析仪不确定度等问题,供从事微波计量测试及有关人员参考。     

抗辐射保偏光纤的制备及其特性研究

通过对保偏光纤进行光漂白与低温相结合处理的方式，来提高光纤的抗辐射性能。保偏光纤再经过1.0 kGy的高剂量预辐照处理后，其损耗会明显增大。随后采用980nm的激光对光纤进行光漂白处理,其损耗并没有发生明显变化。但是，处理后的样品在小剂量辐照条件下其光纤传输呈现先减小后增大的趋势。对于通过液氮进行冷处理的预辐照样品，其光纤传输损耗得到明显的降低，同时光纤经过小剂量辐照后的损耗同样也具有先减小后增大的现象。最后，将两种处理方式相结合，一方面可以有效地降低预辐照光纤的传输损耗，另一方面也使得保偏光纤在小剂量辐照的条件下，使其传输损耗具有减小的趋势，大大提高了保偏光纤在小剂量辐照条件下的抗辐照特性。     

纤维增韧陶瓷基复合材料的比例极限应力与残余热应力关系

从细观力学角度分析并建立了纤维增韧陶瓷基复合材料从制备温度冷却到室温过程中产生的残余热应力与复合材料的比例极限应力的关系模型。该模型表明,减少复合材料的残余热应力或提高复合材料的纤维与基体的模量比,均可提高复合材料的比例极限应力。通过单调拉伸实验测试了先驱体浸渍裂解法(PIP)制备的2D SiC/SiC复合材料的比例极限应力,并采用文中建立的比例极限应力与残余热应力关系模型,计算出复合材料SiC基体的残余热应力为-19.5 MPa。分析表明,该结果是合理的。此外,引用了公开文献报道的5种复合材料体系数据,用于验证文中所建立的比例极限应力与残余热应力关系模型的适应性和可靠性,计算结果与实验结果最大误差为18.6%,表明该模型具有较好的适应性和可靠性,可为纤维增韧陶瓷基复合材料的研究提供新思路。     

A shortcut to marking 3D target curves on curved surface via a galvanometric laser scanner

Marking arbitrary three-dimensional(3D) target curves on given objects with curved surface is required in many industrial fields, such as fabric prepreg placement in composite material part fabrication, product assembly, surface painting for decoration, etc. A shortcut to the solution of this intractable problem is proposed by utilizing a galvanometric laser scanner(GLS) with the aid of a camera. Without using the existing tedious GLS calibration procedures,the proposed method directly establishes a mapping between the 3D coordinates of the laser spots on the object surface and the control voltages of the scanner. A single-hidden layer feedforward neural network(SLFN) is employed to model the mapping. By projecting a dense grid of laser spots on the object to be marked and simultaneously taking only one image, the SLFN model is trained in minutes via a linear solving mechanism. Experiments demonstrate that the trained SLFN model has a good generalization performance for marking 3D target curves. The 3D laser marking errors on experimental objects are less than 0.5 mm. The proposed method is especially suitable for on-site use and can be conveniently extended to multiple GLSs for marking large complex objects.