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为揭示超疏水翅片在不同环境湿度下的结霜特性及抑霜性能,制备了接触角为161.5°的超疏水翅片,并通过搭建翅片表面结霜实验平台,获取了环境相对湿度分别为65%、75%、85%和95%条件下,超疏水翅片的结霜特性及抑霜性能.实验结果表明:结霜初始阶段凝结液滴的生长行为受相对湿度影响,凝结液滴的冻结时间随着相对湿度的增加而减少,但湿度对液滴冻结前翅片表面覆盖率的影响并不明显;结霜时间为45 min时,几种环境相对湿度下的霜层高度分别为0.26, 0.42, 0.65, 0.93 mm,虽然超疏水翅片的霜层高度随着环境相对湿度的增加而增加,但与普通翅片相比,其在不同湿度条件下均能有效抑制结霜. 相似文献
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为保证船舶在北极航道特殊环境下正常航行,对船舶金属材料进行冰黏附测试就显得极为重要.对黄铜、6061铝合金和Q235这三种船舶常用金属进行实验,测量不同温度和不同湿度下这三种金属的表面冰黏附强度,并分析其与表面温度以及表面湿度之间的关系.结果表明,冰黏附强度变化规律与类液层理论相符;黄铜、6061铝合金和Q235的切向... 相似文献
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为探究烟支硬度检测结果的影响因素,对烟支物理指标检测方案进行优化,提升卷烟质量监督水平.本试验以3类卷烟泰山(东方)为试验材料,分别设计不同检测方案、挡烟板位置、预压时间、压缩时间、压缩速度、环境湿度、贮存时间来对烟支硬度进行测定.烟支检测全项时硬度明显高于单独检测出的硬度;随挡烟板位置的增加,烟支硬度检测值先下降再上... 相似文献
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在恒温控湿的环境舱中,以自制的TiO2/ACF(活性炭纤维)为光催化剂,研究了环境湿度对甲苯光催化降解过程的影响.通过N2吸附和扫描电子显微镜分别对TiO2/ACF光催化剂的孔径结构和形貌特征进行了表征;利用GC—MS和GC—FID对甲苯光催化过程中生成的中间产物进行了定性及定量分析.结果表明,环境舱中相对湿度增大,甲苯光催化转化率提高;不同相对湿度下,积累在光催化剂表面的中间产物种类相同,但支链氧化产物(苯甲醇、苯甲醛和苯甲酸)的积累量远多于苯环氧化产物(甲酚和对甲基苯酚)的积累量;随环境相对湿度的增大.苯甲醛在光催化剂表面的积累量减小,其余中间产物的积累量均有不同程度的增加.这说明水分子在甲苯光催化过程中起重要作用,相对湿度不仅影响甲苯的光催化转化效率,还影响其光催化转化的过程.尽管在各湿度条件下,支链氧化都是甲苯光催化降解的主要途径,但环境湿度增大更有利于苯环氧化途径的进行.讨论了水蒸气在甲苯光催化氧化过程中的作用机理. 相似文献
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为得到不同湿度环境下球/面接触副的黏着力F_a和接触压力P_c,研究了范德华力F_(vdW)和拉普拉斯力F_(Lap)对F_a和P_c的理论贡献.在此基础上,借助SiO_2/Si(100)这一球/面微观接触副,验证了不同湿度环境下F_a理论计算方法的正确性.结果表明:在低湿度环境下(样品表面未形成一层水膜),球/面微观接触的黏着力主要由范德华力构成;随着相对湿度的增加(水膜增厚至满足连续性介质条件前),拉普拉斯力逐渐形成并使黏着力逐渐增加;当相对湿度进一步增加时,拉普拉斯力和黏着力逐渐下降;基于Hertz,DMT,JKR等接触理论,不同湿度环境下球/面微观接触副的最大接触压力变化趋势与黏着力的变化趋势一致. 相似文献
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在科学技术日益发达的今天,人类对自身的生活环境及工作环境要求越来越高。湿度的监测与控制在国民经济各个部门,在国防、科研及人民生活等许多领域有着非常广泛的应用。众所周知,湿度的测量具有一定的复杂性,而对湿度进行控制则更不易实现。这样,人们熟知的毛发湿度计、干湿球湿度计等已不能满足现代要求的实际需要,为此,人们研制了各种湿度传感器。其中物性型湿度传感器以其测量范围宽,响应速度快,测量精度高,稳定性好,体积小,重量轻,制造工艺简单等显示出极大的优越性,在实际中得到了广泛应用。本文仅就这一类型传感器的感湿原理及应用领域作简要介绍。 相似文献
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<正>0前言在文物的展陈过程中,湿度对于文物的影响是立竿见影的。对于有机质文物来说,湿度过低,有些文物就会因干燥而出现翘曲干裂等问题;湿度过高,虫、霉又是大问题;对于无机文物来讲,湿度过高,金石文物就会引发锈蚀,而陶瓷文物易于酥裂剥落。上述明显的变化,有时会在展出期间的短短数月内发生。因此在展陈环境下的文物保护工作中,湿度控制是最为重要的内容之一。 相似文献
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环境参数会直接影响石窟的风化过程,因此,预测环境参数是进行云冈石窟有效保护的重要内容.以云冈石窟第十窟为例,将壁温、环境湿度、环境温度的实测时序数据作为环境参数,使用经验模态分解(empirical model decomposition, EMD)对实测时序数据进行分解,研究了固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量与实测时序数据的相关性,建立了基于EMD-长短期记忆(long short-term memory, LSTM)的人工神经网络(artificial neural network, ANN)组合模型.使用平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、决定系数(R2)作为评价指标,对比分析了使用组合模型与使用单一LSTM的ANN模型进行环境参数预测的效果.结果表明:IMF分量的变化速率越大,与实测时序数据的相关性就越强;对于组合模型中... 相似文献