【摘 要】
:
随着电子设备逐渐朝着高性能化和小型化方向高速发展,电子元件安装空间被限制的同时,也需要充分发挥性能作用。这样一来,高性能的芯片进行高速运算,在紧凑狭小的空间里产生了大量的热,散热过程面临新的挑战。为了匹配电子产品的散热需求,需要一种具有高热传导、低膨胀性能的新材料。金属铝具有较高的热导率,是一种常用的电子封装材料,但是其热膨胀系数较大,在温度变化时容易产生热应力,从而导致故障。因此,具有高热导和负
论文部分内容阅读
随着电子设备逐渐朝着高性能化和小型化方向高速发展,电子元件安装空间被限制的同时,也需要充分发挥性能作用。这样一来,高性能的芯片进行高速运算,在紧凑狭小的空间里产生了大量的热,散热过程面临新的挑战。为了匹配电子产品的散热需求,需要一种具有高热传导、低膨胀性能的新材料。金属铝具有较高的热导率,是一种常用的电子封装材料,但是其热膨胀系数较大,在温度变化时容易产生热应力,从而导致故障。因此,具有高热导和负热膨胀特性的石墨烯成为铝的理想增强体。目前,国内外对石墨烯/铝基复合材料的研究,大部分是通过实验的手段制备得到具有优异性能的复合材料,而对其微观结构的影响机理研究甚少。本文基于有限元法,利用有限元软件ABAQUS建立了微观尺度的石墨烯纳米片/铝基复合材料三维模型,深入研究了复合材料的热传导以及热膨胀特性。导热性能方面,探讨了石墨烯纳米片的形状、长径比、几何构型和体积分数对复合材料热传导性能的影响。结果表明,石墨烯纳米片的形状对热导率的影响不大。而在一定范围增大长径比,可以有效的改善复合材料的导热性能。此外,由于石墨烯纳米片构型的复杂性,复合材料的热传导性能也受到了一定的影响。复合材料中的石墨烯纳米片呈层状分布时热导率最高,随机分布构型最小。通过研究石墨烯纳米片排列方向对复合材料热流密度的影响机理,发现石墨烯纳米片排列方向与其本身的热流密度相关,石墨烯纳米片排列方向与温度载荷方向夹角越大,石墨烯纳米片的热流密度就越小,从而复合材料热导率也越小。另外,石墨烯纳米片的体积分数比对其复合材料的热传导特性也产生了一定的影响,较低的体积分数下,两者几乎呈线性相关。热膨胀性能方面,同样分析了石墨烯纳米片形状、长径比、几何构型和体积分数比对复合材料热膨胀系数的影响。结果表明,复合材料的热膨胀系数受石墨烯纳米片的形状影响较小,长径比对热膨胀系数的影响也较小。石墨烯纳米片几何构型对热膨胀有一定的影响。复合材料热膨胀系数在石墨烯纳米片呈集聚分布时最小,呈网状或者随机分布时热膨胀系数最大。利用相似的方法捕捉点路径上的应变,说明石墨烯纳米片排列方向会影响附近区域的应变。石墨烯纳米片排列方向与膨胀方向的夹角越大,附近区域应变越大,就说明对此区域热膨胀的抑制作用就越小。另外,随着石墨烯纳米片占比增加,复合材料热膨胀系数减小。通过将部分模拟结果与文献实验结果的对比,验证了三维石墨烯纳米片/铝基复合材料有限元模型对复合材料热导率和热膨胀系数预测的合理性和准确性。各部分研究获得的结论具有一定的参考价值,为设计和优化复合材料微观结构奠定了理论基础。
其他文献
干旱作为限制植物生长发育最重要的非生物胁迫之一,通常会引起植物生长发育、形态结构、生理生化、基因表达等一系列的变化,其对植物造成的生长减缓,远远高于盐、高温等其他非生物胁迫。北沙参为伞形科珊瑚菜属珊瑚菜(Glehnia littoralis Fr.Schmidt ex Miq.)的干燥根,属临床常用中药,国内多分布于山东、内蒙古、河北等地。虽然珊瑚菜的药用价值很高,但是野生资源衰竭,被列为国家二级
随着三维打印技术的广泛应用,打印模型变得更加复杂和多样化,对打印精度的要求也逐渐提高。作为三维打印流程中的重要部分,路径规划的精度影响着整体打印精度。复杂壳体模型包含大量难以规划的复杂几何结构。由于传统的路径规划方法及打印过程无法满足复杂几何结构的高精度打印要求,复杂壳体模型打印结果质量较差、精度较低的问题需要有效解决。针对复杂几何结构的传统路径规划中存在的局部路径质量问题,本文提出一种自适应路径
高性能的有监督模型需要获取大量的高质量标注数据,且模型只能识别训练中见过的类别。零样本学习将现有模型学习到的知识迁移到未见类别上,解决了监督学习缺少标注数据和模型复用性低的困境。由于缺少未见类图像,零样本学习需要引入额外的语义信息监督才能正确识别未见类,但这同时也导致了域漂移和模态间隔问题。本文聚焦零样本学习中的域漂移和模态间隔问题,提出了两种基于语义引导的零样本学习方法,具体研究内容如下:(1)
雨、雾、光照不足等恶劣自然环境会降低各种成像设备的成像质量。为克服这些不利因素,人们在各种硬件平台上部署了图像去雨、去雾等底层视觉算法。现有方法通常只能针对特定底层视觉任务和特定硬件平台设计网络结构,设计门槛高且效率低下。神经网络搜索是一种可以自动设计网络结构的技术,但其本身计算代价大,且与底层视觉任务的结合需要重新设计搜索空间,工作量繁重。搜索过程中也缺乏有效手段兼顾硬件平台带来的各种限制。为解
马尾藻是褐藻中马尾藻科最重要的属之一,用于生产卡拉胶、甘露醇、碘和其他经济物质。马尾藻属物种之间形态特征相似,因此在分类上存在很多争议,进化关系不够明确。本研究基于第二代测序技术,对7个完整的马尾藻属质体基因组,费氏马尾藻(Sargassum feldmannii)、草叶马尾藻(Sargassum graminifolium)、亨氏马尾藻(Sargassum henslowianum)、冬青叶马尾
小麦是我国最主要的粮食作物之一,关乎国家粮食安全,因此小麦的高产稳产至关重要。由专性寄生真菌禾本科布氏白粉菌(Blumeria graminis f.sp.tritici,Bgt)引起的小麦白粉病是小麦最主要的病害之一,严重威胁小麦产量和品质。相比较于传统的化学药剂防治,种植抗病品种是最经济、有效和环保的措施。虽然目前已发掘到很多的抗病基因,然而大多数基因已经丧失了对白粉病的抗性,有限抗病基因中,
医学图像配准通过发现图像之间的空间对应关系,将不同的图像转换为一个具有匹配内容的公共坐标系。配准在医学图像分析中起着至关重要的作用,是许多临床任务的基础,如不同模式的图像融合、解剖结构演变的纵向分析、运动提取和群体建模。医学图像配准框架包含待配准图像对及其特征、相似性度量、转换模型和优化方法。传统配准方法旨在求解为每个图像对精心设计的优化问题,计算成本高。基于深度学习的方法用一个全局函数的优化取代
主流的低光照图像增强解决方案中,根据优化过程的拓扑结构可以分为并行优化光照和反射、串行优化光照和反射两大类。其中并行结构由于生成结果质量高被广泛使用,但是其网络特征的利用率不高,优化反射需要额外的监督数据,使得该类方法复杂度高、鲁棒性不强。与并行结构相比,串行结构仅通过光照先验优化光照,实现了高效鲁棒的低光照增强。然而其优化反射的过程与优化光照过度解耦,增强结果存在失真等问题。为了解决上述问题,本
在当今时代,海量数据呈现出多源异构且价值密度低等特点,而多视图学习能够很好地利用不同源数据之间的一致性和互补性来挖掘其背后所隐藏的丰富信息。然而在现实生活中,完整的多视图关系难以获得,另外,考虑到大规模实例的标记需耗费大量人力,许多不完整多视图聚类算法被相继提出。针对该领域现有方法在复杂数据结构捕获上的不足,本文从自表达子空间学习思想出发,提出了两种不完整多视图聚类算法:为解决潜在冗余数据对缺失视
阀板是汽车空调压缩机中的重要组成零件之一,其在生产过程中所产生的表面缺陷会严重影响压缩机的正常工作。目前国内的阀板缺陷检测主要以人力为主,但因工作量大、检测速度较低、人眼易疲劳等问题,不仅限制阀板零件的产出还会造成零件缺陷的误判,影响后续的使用。随着人工智能、智能制造等领域的发展,机器视觉检测技术在工业生产中得到了广泛的应用,采用机器视觉代替人眼进行检测可以有效的提高缺陷检测效率及准确率。为此,本