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1.
炭/炭复合材料防氧化涂层研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了近两年国内外开发的几种C/C复合材料高性能抗氧化涂层的微观结构和高温氧化行为,表明SiC-Al2O3-莫来石、SiC晶须增韧陶瓷、硅酸钇等涂层1500℃静态空气环境下均具有长时间防氧化能力,部分涂层还具有优良的抗热震性能。其中采用原位形成法制备的硅酸钇涂层具有极佳的抗氧化性能,可在1600℃空气中对C/C复合材料有效保护200 h。此外,还介绍了部分涂层的失效机理,并就C/C复合材料抗氧化涂层下一步研究重点提出一些见解。  相似文献   
2.
含硝胺推进剂的弹道调节剂的研究前景   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
徐思羽 《推进技术》1989,10(4):66-70,65,84
添加硝胺类化合物是高能推行剂重要研究技术途径之一,最新推崇的NEPE推进剂也属此列.凡添加硝胺化合物后各类推进剂压力指数均普遍提高和燃速调节也难以实现.预估主要原因出自硝胺化合物的本性,从而导衍出研制这类调节剂几种可能的原则性方向.  相似文献   
3.
采用甲基氢二氯硅烷的氨解产物硅氮烷环体(MHSZ)为原料,以四丁基氟化铵为催化剂,制备了高分子量的硅氮烷聚合物(PHSZ),结合红外、核磁、凝胶色谱仪和热重分析了反应时间对合成的PHSZ结构、组成、分子量和陶瓷产率的影响。考察了低温氨气,高温N2气氛处理工艺对热解产物结构和组成的影响。结果表明,随着反应时间的延长,PHSZ高聚物的分子量提高,热失重降低;采用该热解方式PHSZ可转化为含碳量仅为0.5wt%的Si3N4材料,热解样品在1 600℃时完全结晶,晶相主要是α-Si3N4。  相似文献   
4.
EPDM包覆层热解状态下的力学行为及本构模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了准确描述固体火箭发动机三元乙丙(EPDM)包覆层在不同热解状态下的力学特性,通过热重分析的方法得到EPDM的热解温度范围,并采用准静态单轴拉伸实验的方法获得EPDM在不同热解温度下的应力-应变曲线。以Ogden(n=2)模型为基础,分别对不同热解状态下的力学曲线进行建模,并通过对实验数据的拟合获得模型参数。结果表明,在初始热解状态下,材料只发生了少量的失水和气体的逃逸,其力学行为可通过粘超弹本构模型进行描述;随着材料热解程度增加,基体材料和填充纤维均遭到破坏,其力学行为表现为超弹脆性材料特性。  相似文献   
5.
利用偏光金相显微镜和超声探伤仪对高性能机械密封用块体各向同性热解炭材料中的缺陷进行表征和无损检测.偏光显微观察发现,各向同性热解炭材料中的主要缺陷主要包括三种:各向异性夹杂、裂纹和各向同性夹杂.超声实验研究表明,利用脉冲反射法超声波检测技术可有效检出各向同性热解炭制件中存在的上述缺陷.目前该技术已成功地用于各向同性热解...  相似文献   
6.
 针对C/C复合材料中圆周沉积热解碳的消光特性,根据四分之一象限光强法测量原理提出了一种基于灰度曲线极值变化的热解碳消光角计算机测量方法。开发了一种动态模版匹配算法以修正图像采集中产生的目标位置偏移,并通过图像序列纤维截面形状校正解决了纤维倾斜截面的灰度信息提取问题。此方法能够有效地实现C/C复合材料消光角的计算机测量,且同时适用于纤维垂直截面及倾斜截面的情况。测量结果符合四分之一象限光强法的原理,与目测结果之间的误差位于1°~2°以内,随着热解碳内部微观结构原子排列的有序度及热解碳粒子间的夹角增加,消光十字分叉现象愈加明显,偏光图像纹理复杂程度增加,肉眼观测干扰增大,观测值与测量值之间的误差随之增加。  相似文献   
7.
本文就用添加剂来改善用聚碳硅烷热解制备的SiC/SiC复合材料的性能,及添加剂对SiC/SiC复合材料性能的影响进行了初步的探讨,对用热解法制备SiC/SiC复合材料的烧成增强机制和显微结构与强度之间的关系也作了研究。  相似文献   
8.
用于冲压发动机的富燃料固体推进剂的选择和评价   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
宋家琪 《推进技术》1984,5(2):46-55
本文着重从能量特性和燃烧特性对富燃料推进剂进行了讨论,以便得出选择和评价富燃料推进剂的基本原则。对硼在冲压发动机中的使用和存在的主要问题作了简要讨论。  相似文献   
9.
端羟基聚丁二烯(HTPB)的热分解研究   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
用TG-DTA考察了HTPB的热分解行为,表明HTPB热分解经历两个阶段.第一阶段主要产物为4-乙烯基-1-环己烯、丁二烯等,第二阶段主要产物为丁二烯、环戊烯、1,3环己二烯.说明HTPB在热分解初期主要是解聚反应并伴有环化、交联作用;第二阶段主要是环化、交联物的裂解.文中还对HTPB热分解的可能机制进行了讨论.  相似文献   
10.
固体废弃物热解产物的神经网络预测模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比,其预测误差明显小于回归公式的预测误差。  相似文献   
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