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苎麻纤维增强聚乳酸复合材料性能研究
文档格式:PDF 文档大小:2.51MB 文档页数:9
通过密炼?注塑成型工艺制备了不同苎麻纤维含量的聚乳酸基复合材料,研究了纤维含量对复合材料性能的影响规律,并揭示了纤维增强机理。研究表明,苎麻纤维的添加提高了复合材料的耐热性能,尤其是当纤维质量分数为40%时,复合材料的热变形温度提高了10.5%。此外,苎麻纤维均匀地分散在基体中,由于纤维与聚乳酸的界面强度较弱,断面上有大量的纤维拔出和纤维孔洞;差示扫描量热仪测试表明高含量的纤维限制了聚乳酸分子链的运动,促进复合材料形成更加致密完善的晶核;同时,流变行为也表明苎麻纤维含量的增加有助于提高复合材料的黏弹响应和复合黏度;最后,苎麻纤维的加入提高了复合材料的拉伸和弯曲强度,且随纤维含量的增加而增大。与聚乳酸相比,当纤维质量分数为40%时复合材料的拉伸和弯曲强度分别提高了30%和21.9%
《概率论与数理统计 Probability Theory and Mathematical Statistics》课程教学资源(电子教案)第二章 随机变量及其分布
文档格式:DOC 文档大小:1.62MB 文档页数:23
本章主要讲述随机变量与分布函数,一维离散型随机变量,连续型随机变量的概 内容率密度,二维随机变量及其分布,边缘分布与随机变量的独立性,随机变量函数的分 布等内容
《城市园林绿地规划学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 城市公园规划设计
文档格式:PPT 文档大小:1.4MB 文档页数:10
第一节城市综合性公园 一、城市公园分类系统 美国城市公园分类系统 德国城市公园分类系统 日本城市公园分类系统 我国城市公园分类系统
基于CEEMDAN–LSTM组合的锂离子电池寿命预测方法
文档格式:PDF 文档大小:1.87MB 文档页数:11
针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题,提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型,从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆(LSTM)预测模型的基础上,采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势,然后使用长短期记忆神经网络(LSTMNN)算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测,最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明,所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%,平均相对误差在3%以内,且优于其他预测模型
含铜取向硅钢磁性能波动成因分析
文档格式:PDF 文档大小:9.16MB 文档页数:8
含铜取向硅钢是一种成本低、成品率高的新型CGO取向硅钢.其制备工艺明显区别于主流的低温加热渗氮高磁感(HiB)取向硅钢,其产品的磁性能波动范围显著高于低温渗氮钢.本文对实际生产中收集到的一些含铜CGO钢成品板中的组织与磁性能进行研究分析,尝试建立不同组织和磁性能相互间的对应关系,并对磁性能波动现象进行分析.分析结果表明,含铜CGO钢成品板组织与抑制剂有明确的对应关系,而晶粒尺寸与Goss晶粒取向度并不完全呈对应关系.同时对热轧板中的异常组织进行了深入研究,认为热轧板表层脱碳区和中心层粗大形变晶粒的存在,直接影响了抑制剂的分布,导致最终成品板中组织和磁性能的波动
北京大学:《MBA财务报表分析》 第七章 获利能力分析
文档格式:PPT 文档大小:175.5KB 文档页数:30
第七章获利能力分析 1.获利能力一般分析 2.利用分部报告 3.关注损益表外的损益
《模拟电子技术》课程教学资源(PPT课件讲稿)第3章 放大电路基础(3.3)差分放大电路
文档格式:PPT 文档大小:715KB 文档页数:16
3.3差分放大电路 3.3.1差分放大电路的工作原理 3.3.2具有电流源差分放大电路 3.3.3差分放大电路的输入输出形式
吉林大学:《专门水文地质学》课程教学资源(电子教案)第七章 地下水水质评价(7.3)基岩裂隙水区的水文地质测绘
文档格式:DOC 文档大小:48KB 文档页数:2
在基岩裂隙水区应采用地质、水文地质测绘,这是一项综合性的地质调查研究工作, 是基岩山区供水水文地质勘探的重要手段。 裂隙水按分布在裂隙中的成因类型分为风化裂隙水成岩裂隙水和构造裂隙水三种类 型。对其研究可达到寻找评价和开发裂隙水的目的。同时裂隙的密集、开启、连通及充填 情况直接影响到裂隙水的分布、运动和富集。由此裂隙水在分布上不均匀,其形式可呈层 状或脉状分布;富集程度通常是从微弱到中等
北京大学:《MBA财务报表分析》 第六章 长期偿债能力分析
文档格式:PPT 文档大小:102.5KB 文档页数:26
第六章长期偿债能力分析 1.损益表分析 2.资产负债表分析 3.影响长期偿债能力的特别项目
基于文本语料的涉恐事件实体属性抽取
文档格式:PDF 文档大小:809.81KB 文档页数:10
基于语义角色分析,提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法,为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先,基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作,采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本,并采用关键词提取算法TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency,词频-逆文档频率)构建涉恐专有词库,结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析,提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后,利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析,在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析,6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%,对网络空间的涉恐事件监测及预警,维护社会公共安全具有重要现实意义
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