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1.
利用纳米压痕和纳米划痕试验表征了仿生叠层构型铝基石墨烯复合材料(Bio-inspired laminated graphene reinforced aluminum martrix composite, BAMC)与纯铝的力学性能和摩擦磨损性能. 鉴于摩擦力由黏着作用和犁沟作用两分量共同组成,对比探究了BAMC与纯铝在微观摩擦磨损过程中的弹塑性转变过程,分析了黏着作用与犁沟作用在摩擦力中的贡献度,揭示了其微观摩擦磨损机制. 结果表明:相较于纯铝,BAMC的纳米硬度提高了约24%,总摩擦系数(Friction coefficient)降低了约28%,黏着作用分量和犁沟作用分量分别降低了32%和16%. 换言之,复合材料中的异质界面产生异质变形诱导强化,进而增强了应变硬化,使仿生叠层石墨烯铝基复合材料的硬度得到明显提升,并且仿生叠层构型的石墨烯主要通过降低黏着作用来实现减磨. 从微纳米尺度揭示了BAMC的力学性能和摩擦磨损性能显著提升的机理,可为提升其摩擦磨损性能提供理论依据. 目前的工作通过纳米划痕和纳米压痕强调了叠层结构石墨烯的添加对块体复合材料的摩擦性能的影响,并表明仿生叠层构型铝基石墨烯是搭建仿生叠层结构的小尺寸理想增强体. 相似文献
2.
拉曼光谱物质定性识别已被广泛的应用于化工、安防、缉毒等行业和研究领域,但是传统的拉曼光谱分析技术依赖于光谱数据库,通过光谱特征提取进行识别。特征提取是拉曼识别的关键处理步骤,通常利用主成分分析,因子分析等方法进行特征提取,而后通过KNN,SVM和随机森林等方法进行光谱特征定性识别,当拉曼数据库不存在待定性物质时,易造成待检测物质的错误分类。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的对数据库缺少物质光谱识别方法。在实验过程中,采用九类,200余种精神类药品拉曼光谱作为测试对象,通过搭建卷积神经网络自动特征提取并利用Softmax分类器将200余种物质,按照Amphetamine, cathinone, cannabinoids等九种类别进行定性分析。通过与传统机器学习方法如K近邻,支持向量机等方法进行比较,基于卷积神经网络的模型识别准确性有显著提高,该方法可为拉曼光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。 相似文献
3.
4.
为克服机器学习方法在油藏单井产量预测中的过拟合问题, 提高油田生产中的产量预测精度, 提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的油藏单井产量预测模型。该模型使用长短期记忆、全连接等基础神经网络, 构建生成和判别网络模型。生成网络模型以产量影响因素为条件输入, 生成预测产量数据, 利用对数损失函数评价预测数据与真实数据之间的偏差, 通过条件生成式对抗网络的博弈训练, 并结合贝叶斯超参数优化算法, 优化模型结构, 综合提高模型的泛化能力。基于Eclipse数值模拟软件建立同一井网条件下不同地质和生产条件下的油藏单井产量数据库, 以地质与生产条件等产量影响因素作为模型的条件输入, 进行油藏单井产量预测。结果表明: 与全连接神经网络(FCNN)、随机森林(RF)以及长短期记忆神经网络(LSTM)模型的预测结果相比, CGAN模型在测试集上的平均绝对百分比误差分别提升了2.59%、0.81%以及1.72%, 并且过拟合比最小(1.027)。说明CGAN降低了机器学习产量预测模型的过拟合程度, 提高了模型的泛化能力与预测精度, 验证了所提算法的优越性, 对指导油田高效开发和保障我国能源战略安全具有重要意义。 相似文献
5.
基于微通道板电子倍增电荷分割型阳极的成像探测器常用于行星大气、气辉等微弱信号探测。针对探测器读出电路增益不相等导致探测器成像产生畸变的问题,利用理论分析结合MATLAB仿真揭示了不同畸变图像的形成机制,在该基础上提出了一种探测器读出电路增益补偿方法减小探测器成像畸变。通过MATLAB仿真和实验测试结果表明该文提出的方法能够有效减小由于读出电路增益不相等导致的探测器成像畸变。 相似文献
6.
HMX是一种性能优良的高能炸药,在武器工业中广泛使用。目前,HMX在高压下特别是非静水压下的相变规律仍存在争议。为此,采用不同的传压介质,开展了非静水压下HMX晶体的高压拉曼实验研究。结果表明,HMX晶体分别在4.9、13.9和17.5 GPa发生了结构相变。在13.9 GPa下,HMX开始发生相Ⅱ→相Ⅲ的相变,并在一定的压力范围内两相共存;当压力为17.5 GPa时,出现另一个新相(相Ⅳ),在17.5~23.6 GPa的压力范围内出现相Ⅱ、相Ⅲ和相Ⅳ三相共存现象。HMX晶体在非静水压下的相变路径与准静水压下的相变路径完全不同,非静水压环境下的压力梯度是造成该差异的原因。 相似文献
7.
煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题。鉴于可见/近红外高光谱成像具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势,旨在探讨基于可见/近红外高光谱成像对黑色背景下块状煤与矸石准确分类的可行性,并基于特征波长筛选算法简化模型,为构建多光谱煤与矸石分选系统提供理论参考。首先,搭建高光谱成像系统并采集山西西铭矿的85个煤样本与83个矸石样本在400~1 000 nm(Vis/NIR)与1 000~2 500 nm(NIR)两个范围内的高光谱图像,基于图像处理方法去除背景信息,选取Vis/NIR范围内100×100像素和NIR范围内50×50像素区域内的平均光谱作为该样本在对应波段范围的一条光谱,重复10次,最终在两个波段各获得煤与矸石光谱850条和830条。其次,对光谱先后进行Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换,以减少噪音和误差对光谱的影响。基于全波段光谱建立支持向量机(SVM),k近邻法(KNN),偏最小二乘判别分析(PLS-DA)三种模型,每个模型针对预测集的分类准确度均大于0.95,结果表明,基于煤和矸石的光谱信息可将二者区分。随后根据竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择的特征波长建立简化模型,综合考虑精度与成本等因素,在Vis/NIR范围内基于SPA筛选的3个特征波长所建立的SVM模型效果最好,不仅能有效减少波长数量,还能提高模型的分类效果,对应的灵敏度,特异度,准确度分别为1,0.965 2,0.983 3。基于判别模型与样本的平均光谱还可实现煤和矸石的分类可视化。研究结果对开发基于特征波长的低成本煤和矸石多光谱分选系统,实现煤矸快速、准确的无损检测具有借鉴意义。 相似文献
8.
以羽毛中提取的角蛋白为原料,N-异丙基丙烯酰胺(NIPAM)为温敏性单体,采用一锅法制备了对温度敏感的双网络型角蛋白/PNIPAM水凝胶,并对其结构、膨胀性能、吸附特性、吸附选择性及吸附机理进行了研究。结果表明,温敏型角蛋白/PNIPAM水凝胶符合负向温敏凝胶的特征,在高于低临界转变温度时凝胶排水收缩,在低于低临界转变温度时凝胶迅速吸水膨胀;温敏型角蛋白/PNIPAM水凝胶随着pH的增大对重金属Pb(Ⅱ)的吸附容量逐渐增大,在pH 5时达到最大吸附容量78.63 mg/g。温敏型角蛋白/PNIPAM水凝胶在吸附重金属Pb(Ⅱ)的过程中仅用30 min即可达到吸附平衡,对Pb(Ⅱ)的最大吸附容量为415.73 mg/g。吸附模型拟合和吸附动力学分析结果表明温敏型角蛋白/PNIPAM水凝胶符合Langmuir吸附模型(R2=0.992),属于单层吸附。吸附动力学模型分析显示该凝胶符合准二级动力学模型,以化学吸附为主,物理吸附为辅。 相似文献
9.
5-羟甲基糠醛(HMF)的电催化氧化被认为是合成2,5-呋喃二甲酸(FDCA)最环保、经济和有效的方法之一,它可作为聚呋喃二甲酸乙二醇酯(PEF)的生物基前体。在这项工作中,我们通过低温溶剂热法合成了PtRuAgCoNi高熵合金纳米颗粒,并在不改变颗粒结构和组成的情况下进行了简易的处理以去除表面活性剂。负载在碳载体上的合金纳米催化剂无论是否含有表面活性剂在HMF电催化氧化为FDCA的过程中都表现出比商业Pt/C更好的催化性能。且表面活性剂的去除可以进一步提高其电催化性能,表明高熵合金纳米粒子在电催化和绿色化学中具有广阔的应用前景。 相似文献
10.
该文制备了农药稻瘟灵的单克隆抗体,并建立了稻瘟灵的酶联免疫吸附(ELISA)检测方法。在完全保留稻瘟灵结构的基础上从二硫杂环戊烷结构中衍生不同长度的活性手臂制备了2个半抗原,并分别与载体蛋白偶联合成免疫原与包被原。通过小鼠免疫、细胞融合、淘筛、腹水制备等步骤获得特异性识别稻瘟灵的单克隆抗体mAb-DWL。结果显示,基于mAb-DWL构建的间接竞争ELISA法的半抑制浓度(IC50)为55.2 ng/mL,线性范围为4.6 ~ 530.2 ng/mL,其与结构类似物的交叉反应可忽略不计。所建立的ELISA方法对蔬菜及粮食等样品的加标回收率为77.2% ~ 116%,可用于实际样品的快速检测。 相似文献