Physicochemical parameter influences and their optimization on the biosynthesis of MnO2 nanoparticles using Vernonia amygdalina leaf extract

The manganese dioxide nanoparticles (MnO₂ NPs) were synthesized using Vernonia amygdalina leaf extract which was used as a reducing, capping, and stabilizing agents due to the presence of bioactive phytochemical compounds. Twenty five runs were designed to investigate the effect of V. amygdalina leaf extract ratio (A), initial potassium permanganate (KMnO₄) concentration (B), pH (C), and reaction time (D) on the biosynthesized MnO₂ NPs using 4-factor, 4-level D-Optimal Response Surface Quadratic Design Model approach. The relationship between physicochemical variables and absorption responses were established using transform second degree polynomial quadratic model. The effects of each absorption responses were analyzed by ANOVA principle using quadratic equations. A very low p-values (<0.0001), non-significant Lack of Fit F-values, and reasonable regression coefficient values (coefficient R² = 0.9790, adjusted R² = 0.9496, and predicted R² = 0.8452) suggested that there is an effective correlation between experimental results and predicted values. Numerical and graphical optimized results demonstrated that the optimized conditions for the predicted absorbance at 320 nm (1.095) were suggested at 43.72%, 1.81 mM, 6.02, and 103.42 min for V. amygdalina leaf extract ratio, initial KMnO₄ concentration, pH, and reaction time, respectively. Under these optimal conditions, the average absorbance from four experimental run was recorded to be 0.9678. This result was very closest to the predicted values. The average size elucidated by X-ray diffraction (XRD) analysis was found in the range between 20 nm and 22 nm. The stretching/or and vibrational, surface topography, thermal, and surface roughness as well as its porosity distributions were investigated by UV–Vis spectroscopy, Fourier transforms infrared (FTIR), scanning electron microscopy (SEM), differential scanning calorimeter (DSC), and Gwyddion software analysis.     

基于多重分形谱的碳纤维复合材料表面评定方法

碳纤维复合材料（CFRP）表面的多重分形谱能表征其表面形貌特征.用TalyScan 150表面测量仪测量了CFRP的表面形貌,使用小波变换算法计算了其多重分形谱.结果表明,CFRP 3D表面的形貌与其多重分形谱密切相关,Lipschitz指数的范围可以表征表面的粗糙度,多重分形谱的数值可以表征表面的波峰和波谷的分布.同传统表面粗糙度分形维数表征方法相比,多重分形谱能表征加工表面形貌的局部特征.     

基于承载因子理论的高转速齿轮润滑特性分析

考虑轮齿在啮合过程中温升及轮齿表面粗糙度的影响,应用Johnson的承载因子理论分析了渐开线圆柱齿轮在高速运动时,不同载荷下其承载油膜的膜厚、剪应力以及摩擦因数沿啮合方向的分布情况,并对比分析了粗糙度对上述参数产生的影响.数值结果表明:齿轮在高速运转时,仍不可避免有粗糙峰的接触;温升明显使膜厚减小,并且沿啮合线这种差别逐渐增加;剪切应力在单双齿啮合区的交替点发生突变,摩擦因数有阶跃变化.啮合节点处剪切应力骤降为0,摩擦因数在此处有波动.     

扰动模糊集的粗糙度

首先,将扰动模糊集和粗糙集理论相结合,提出了粗糙扰动模糊集的概念并研究了其基本性质.接着,通过引进扰动模糊集水平上、下边界区域的概念,克服了粗糙集理论中普遍存在的两个集合的上近似的交不等于两个集合的交的上近似(两个集合的下近似的并不等于两个集合的并的下近似)的缺陷.最后,定义了依参数的扰动模糊集的粗糙度的定义,讨论了其基本性质.     

RDC电能表远程集抄系统

通过介绍RDC远程集中抄表系统的软、硬件构成,对实际使用中存在的问题进行分析,提出了改进的方法,并对其发展方向进行了展望.     

表面粗糙度对玻璃钢材料放气速率影响的试验研究

设计了一套基于压差流量法的试验装置来测量不同表面粗糙度玻璃钢试样的放气速率;采用两种砂纸(100#和500#)打磨而得到两种不同表面粗糙度玻璃钢试样;采用扫描探针显微镜对试样表面粗糙度进行测量,测量了不同表面粗糙度试样在不同温度下的放气速率。试验结果表明:测量室温度越高,玻璃钢试样的放气速率越大;试样的表面粗糙度越大,其放气速率越大。     

氧化锆陶瓷微尺度磨削表面质量试验研究

为提高氧化锆陶瓷零件微细加工过程中的加工表面质量,改善氧化锆陶瓷零件的使用寿命,采用0.9 mm磨头直径、500#磨粒的微磨棒对氧化锆陶瓷进行微尺度磨削三因素五水平正交试验.首先通过极差和方差分析,研究了磨削参数影响氧化锆陶瓷表面质量主次因素;其次优化出获得较低表面粗糙度值的工艺参数组合;最后通过单因素试验研究氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度随磨削参数的变化规律.结果表明,磨削参数对表面粗糙度影响顺序依次为:磨削深度、进给速度、主轴转速;当主轴转速v_s=40 000 r/min,进给速度v_w=20μm/s,磨削深度a_p=3μm时,表面粗糙度最小;表面粗糙度随主轴转速增大呈先下降后上升的趋势,随进给速度和磨削深度的增大而增大.     

掠入射X射线显微镜反射率分析

X射线掠入射显微镜的反射率除了与掠入射角有关之外,还与反射表面的粗糙度密切相关．以设计的非共轴掠入射KBAX射线显微镜系统为例,讨论了掠入射下X射线从金属表面和单层膜表面反射的两种情况．分析了波长为0．83nm时,表面均方粗糙度（RMS）对反射率的影响,并计算了该系统的X射线反射率．分析结果表明RMS增大,反射率会降低;无氧铜的反射率为0．021,单层膜的反射率为0．049,因此KBAX射线显微镜可采用镀单层膜的方法加工．     

超声波燃气表矩形流道的雷诺修正系数仿真研究

在超声波流量计测量技术中, 雷诺修正系数相关的研究对于提高计量精度有重要作用. 为研究矩形流道的雷诺修正系数与雷诺数的关系, 对矩形流道在常温常压流量较小情况下进行仿真, 结果发现: 矩形流道层流状态下的雷诺修正系数与雷诺数呈线性相关. 保持压强、体积流量不变, 在不同温度下进行仿真及拟合, 结果表明: 在不同温度下雷诺修正系数与雷诺数的线性关系依然满足. 在上述实验基础上, 对矩形流道湍流状态下的雷诺修正系数与雷诺数关系进行研究, 通过改变温度、压强和体积流量进行仿真及拟合发现, 矩形流道湍流状态下雷诺修正系数与雷诺数呈非线性相关.     

机械磨抛对CdZnTe薄膜阻变特性的影响

采用磁控溅射法在ITO玻璃上制备了CdZnTe薄膜,探究机械磨抛对CdZnTe薄膜阻变特性的影响。通过对XRD图谱、Raman光谱、AFM显微照片等实验结果分析阐明了机械磨抛影响CdZnTe薄膜阻变特性的物理机制。研究结果表明,磁控溅射制备的薄膜为闪锌矿结构,F43m空间群。机械磨抛提高了CdZnTe薄膜的结晶质量;CdZnTe薄膜粗糙度(Ra)由磨抛前的3.42 nm下降至磨抛后的1.73 nm;磨抛后CdZnTe薄膜透过率和162 cm^-1处的类CdTe声子峰振动峰增强;CdZnTe薄膜的阻变开关比由磨抛前的1.2增加到磨抛后的4.9。机械磨抛提高CdZnTe薄膜质量及阻变特性的原因可能是CdZnTe薄膜在磨抛过程中发生了再结晶。