【摘 要】
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本论文以聚偏氟乙烯(PVDF)、聚醚砜(PES)两种膜材料为研究对象，围绕浸没沉淀相转化法制备多孔膜的亲水化改性展开。通过膜结构及性能的表征，考察共混和电晕诱导接枝两种改性方法的亲水改性效果及稳定性。基于两亲性嵌段共聚物PTFE-b-PEO(FSO)中亲水性聚环氧乙烷链段(PEO)在成膜及后处理过程中于膜表面和孔壁富集赋予PVDF良好的亲水性、氟碳链段(PTFE)与基体PVDF之间强相互作用提高膜
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本论文以聚偏氟乙烯(PVDF)、聚醚砜(PES)两种膜材料为研究对象，围绕浸没沉淀相转化法制备多孔膜的亲水化改性展开。通过膜结构及性能的表征，考察共混和电晕诱导接枝两种改性方法的亲水改性效果及稳定性。基于两亲性嵌段共聚物PTFE-b-PEO(FSO)中亲水性聚环氧乙烷链段(PEO)在成膜及后处理过程中于膜表面和孔壁富集赋予PVDF良好的亲水性、氟碳链段(PTFE)与基体PVDF之间强相互作用提高膜内嵌段共聚物稳定性的原理，提出以FSO作为PVDF膜的亲水改性剂的设想。采用相转
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基于矩方法的应用广泛、简单可行和效率高等优点，将矩方法引入到可靠性灵敏度、模糊失效概率、模糊可靠性灵敏度以及变量具有相关性时的可靠性灵敏度求解问题中来，提出了一系列求解以上问题的新方法。具体内容如下： 1．将功能函数前四阶矩的点估计和随机失效概率估计的矩方法运用于随机可靠性灵敏度求解，提出了一种随机可靠性灵敏度分析的矩方法。推导了功能函数的矩对基本变量分布参数的偏导数，并进而利用失效概率与极
硅胶-水吸附式冷水机组由于其环保,节能以及卓越的低温驱动性能,因此在余热及太阳能利用方面有着巨大的发展空间。在以往的研究中,人们将注意力主要集中在吸附机组的稳态热源特性,而忽视了吸附机组的变热源特性研究。其实在吸附式冷水机组的实际使用中,由于太阳能及余热的不稳定性和间歇性,热源温度变化是一个不可避免的问题,目前吸附机组对于变工况适应性的不足已经成为了吸附机组推广使用的瓶颈之一;再加上由于对吸附式制
本文在概述了ZAO(掺铝氧化锌)薄膜的性能、制备技术、应用前景和国内外研究发展概况的基础上，以二水合乙酸锌(Zn(CH_3COO)_2·2H_2O)为前驱体，异丙醇(isopropanol)或乙二醇甲醚(2-methoxyethanol)为有机溶剂，单乙醇胺(monoethanolamine)为稳定剂，六水合三氯化铝(AlCl_3·6H_2O)为掺杂剂，采用溶胶—凝胶浸涂法在石英玻璃衬底上制备了Z
现代包装设计主要借助于计算机实现。随着计算机辅助设计(CAD)技术的不断发展,国内包装CAD技术的开发和应用研究也取得了显著的成就。近几年来,人们开发出了各种各样的包装CAD软件,其中以纸盒类CAD软件居多,而专门针对瓶类包装的CAD软件却几乎没有。但瓶类包装在包装市场上占据着相当可观的比例,瓶类包装CAD软件的开发,势必成为未来几年中包装CAD软件开发的趋势。基于上述原因,本文提出了研究开发包装
随着社会的发展,包装在现代社会中的作用无疑已越来越不可忽视,包装的种类和数量都在日益增多。在各类包装中,纸盒包装以其独特的优点独领风骚。商品经济对纸包装制品的质量、企业的生产效益提出了全方位的挑战。随着计算机的发展,CAD/CAM技术应用到了包装行业中,满足了人们对包装的需求,各种包装CAD软件相继出台。今天,用户和厂商不再满足于最初的CAD软件系统,他们期望的是一个功能更加强大的包装软件,最根本
纸浆模塑衬垫对产品的保护作用是依靠缓冲结构单元的变形来实现的,所以对单元的结构设计是提高纸浆模塑衬垫力学性能的研究重点。但是到目前为止,纸浆模塑衬垫的结构设计和力学性能测试都存在较大问题。一方面,实际应用中的结构设计还采用经验设计法,缺少现代技术手段和设计标准,使设计出的纸浆模塑衬垫可靠性能差。为保证衬垫的结构强度,往往依靠增加衬垫厚度或采用较复杂的结构,这样既浪费了纸浆材料,又增加了模具成本,最
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是基于研究小样本情况下机器学习规律的统计学习理论的新的机器学习方法，它以结构风险最小化为准则，对实际应用中有限训练样本的问题，表现出很多优于已有学习方法的性能。在遥感图像的分类研究中，应用SVM分类最大优点是数据无需降维，并且在算法的分类速度，精度等方面都有较好的性能。SMO(Sequential Minimal Optimizat
目前用于天文观测的科学级CCD成像系统，其工作模式上要么采用凝视模式；要么采用漂移扫描模式，亦称延时积分(即TDI)；要么把这两种模式做在同一个系统里，但采用(软件)开关控制，在工作时只能选用其中一种工作方式。前者可以对望远镜视场中相对静止的目标进行照相，后者可以解决运动目标的跟踪成像问题。但是，当在视场中同时存在相对静止和相对运动的两类目标时，那么在采用这两种成像方式单独工作的系统中，成像时则必