研究具有超疏水表面特性的疏水涂层实际防覆冰效果.首先理论分析了水滴在固体表面浸润性影响因素,利用不同硅烷水解缩合反应制备出低表面能的含氟硅树脂,之后引入分形理论在含氟硅树脂中添加二氧化硅微粒制备疏水涂层.观察掺杂微粒的涂层表面微观结构,并测试水滴在不同涂层表面的接触角;为直观分析涂层防覆冰效果,将不同涂层涂覆试验件后在结冰风洞中进行覆冰测试.结果显示掺混不同量级微粒的疏水涂层表面形成复合粗糙结构,有着更好的粗糙度;含氟硅树脂表面水滴接触角较普通硅树脂提升10°,含有不同量级粒径微粒的涂层表面水滴接触角较单一粒径微粒掺混的涂层提升近20°,达到超疏水表面效果;具有复合微观结构的疏水涂层涂覆的试验件在5 m·s-1和15 m·s-1的风速下较无涂层表面覆冰减少率分别达到35.6%和25.9%,较只有一级粗糙结构的表面有效防覆冰时间长,具有较好的防覆冰能力.结果表明本文设计的超疏水涂层达到超疏水表面效果,且具有较好的防覆冰性能

相变诱导塑性钢（TRansformation induced plasticity, TRIP）作为常用的先进高强钢在汽车等交通工具的轻量化方面有广泛的应用前景。而对于其复杂零件的成形过程，韧性断裂是不可忽视的问题之一。本文针对现有实验装置不易诱发薄板承受面内压剪时断裂失效，从而无法研究板料负应力三轴度区间断裂行为的问题，以高强钢TRIP800薄板为研究对象，设计了可在单向试验机完成压剪实验的试样和夹具。通过调整夹具旋转角度和试样装夹位置可以实现同一种试样在广泛的负应力三轴度范围内进行压剪断裂分析。基于ABAQUS/Explicit平台建立了三个典型加载方向20°、30°和45°对应的压剪过程有限元模型，分析表明：三种情况的试样局部变形区域的应力三轴度都小于0且断裂点的应力三轴度低至?0.485，验证了设计的装置可实现负应力三轴度区间的断裂失效分析，同时基于MMC断裂准则分析了不同应力状态的初始损伤情况及损伤扩展路径

采用挤出式3D打印技术制备锂离子电池电极，选取三元镍钴锰酸锂（LiNi0.5Co0.2Mn0.3O2）作为正极活性材料，以去离子水、羟乙基纤维素和其他添加剂为溶剂来制备性能稳定且适合3D打印技术的锂离子电池正极墨水，利用流变仪、X射线衍射仪、电池测试仪、ANSYS模拟等探究了增稠剂种类和含量、墨水黏度、打印工艺等对墨水流变性质和可打印性能的影响。结果表明：选取羟乙基纤维素/羟丙基纤维素质量比为1∶1混合且质量分数为3%时，所制备的墨水黏度为20.26 Pa·s，此时墨水具有较好的流变性，打印过程出墨均匀，打印电极光滑平整，满足后期墨水的可打印性要求，经模拟分析，墨水黏度对墨水流动性影响明显；电极材料经超声分散、打印、烧结等过程后未造成原有晶体结构的改变；电极首次充放电容量分别为226.5和119.4 mA·h·g?1，经过20次循环后，电池充放电容量的变化率减小并趋于稳定，3D打印电极表现出良好的循环稳定性

4.1流体方程的随体导数 4.2积分形式的连续性方程 输运公式可用于任何分布函数n,如密度分布、动量分布、能量分布等

一、酶与活化能 酶的催化机理 碰撞、有效碰撞、活化分子、 活化能:活化分子所有的最低能量(Ea)与 分子的平均能量(EA)之差。分子由常态转 变为活化状态所需要的能量称为活化能

1.直流稳压电源的组成及各部分的作用。 2.单相半波及单相桥式整流电路的分析和估算。 3.电容滤波电路的分析和估算。 4.稳压管稳压电路的分析和限流电阻的估算

利用钢渣制备陶瓷材料是钢渣资源化大宗利用的一条新途径.开展不同烧结气氛对钢渣陶瓷影响规律的研究,对推动钢渣陶瓷技术的应用具有重要意义.以20%钢渣和80%黏土为原料,分别在空气和氮气气氛下,制备了钢渣陶瓷样品,分析了其晶相转变和性能变化规律,并定量研究了氧分压对钢渣陶瓷中铁元素价态转变的影响机理.研究表明,在空气条件下烧结时,原料中的Fe2+发生氧化形成赤铁矿相,烧结样品物理性能要优于在氮气条件下烧结的样品,其抗压强度和吸水率为310 MPa和3.7%;而在氮气条件下烧结时,Fe2+形成铁铝尖晶石和铁辉石,烧结样品中形成的气孔大小和数量要大于和多于空气条件下的样品,这是导致其力学性能较差的一个主要原因.铁元素赋存晶相转变的氧分压临界范围为0.5%~0.75%:当分压低于0.5%时,可以获得以铁铝尖晶石和铁辉石为主的黑色或褐色陶瓷样品;当氧分压超过0.75%时,Fe2+开始发生氧化并形成Fe3+,逐渐形成赤铁矿并带来样品颜色为褐黄色或褐红色.增加烧结环境中氧气分压量是减少钢渣陶瓷产品黑心的一个重要手段

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呵呵现在任给一函数f(x),我们怎么知道小波级数可以无限逼近这个函数呢 我们想象任给beta>0,可以将f(x)曲线按每beta长度分成很多小段,对应很多点 若我们可以用一函数g(x)来拟合这些点,那么g(x)和(x)在任意x上的误差将小于beta 若点数量为2^n个那么我们就可以分别用^(n-1)个L波和2^(n-1)个H波拟合 然后可将L波再分解,最后得到一棵树(分解的级数由你决定)

通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程