【摘 要】
：
中间相沥青因其特殊的向列型液晶结构,被大规模应用于高模量高导热炭纤维领域。煤沥青来源广泛,价格低廉,是制备中间相沥青的主要原料之一,但由于煤沥青组成复杂、芳香度和N、S等杂原子含量较高,导致直接用煤沥青制备的中间相沥青往往具有高软化点、镶嵌型光学织构特点,其纺丝性能差。故煤沥青作为可纺中间相沥青时,往往需要先对其进行改性处理。本文以四氢萘（THN）为供氢试剂,对煤沥青进行加氢改性,研究加氢过程对煤
论文部分内容阅读
中间相沥青因其特殊的向列型液晶结构,被大规模应用于高模量高导热炭纤维领域。煤沥青来源广泛,价格低廉,是制备中间相沥青的主要原料之一,但由于煤沥青组成复杂、芳香度和N、S等杂原子含量较高,导致直接用煤沥青制备的中间相沥青往往具有高软化点、镶嵌型光学织构特点,其纺丝性能差。故煤沥青作为可纺中间相沥青时,往往需要先对其进行改性处理。本文以四氢萘（THN）为供氢试剂,对煤沥青进行加氢改性,研究加氢过程对煤沥青性能和分子结构的影响,及其对后续制备的中间相沥青基础性能和纺丝性能的影响。主要结论如下:（1）随着加氢过程中THN质量比例从5%增加到30%,氢化煤沥青的软化点逐渐降低,流变性能改善,热稳定性提高。分子结构解析结果表明:随着加氢过程中THN质量比例提高,氢化煤沥青的氢碳比（H/C）提高,加氢过程对煤沥青中“S”杂原子具有较明显的脱除效果,同时引入了更多环烷结构和脂肪支链,这是氢化煤沥青性能改善的主要原因。（2）随加氢过程中THN质量比例从5%增加到30%,其后续制备的中间相沥青软化点和粘度逐渐降低,其光学织构尺寸增大,各向同性组分含量降低,其中中间相沥青CTP-30-MP软化点低至296℃,具有广域型光学织构,其各向异性组分含量>98vol%。分子结构分析结果表明中间相沥青分子中的环烷结构和烷基支链含量随着加氢过程中THN质量比例提高而增大,其中间相沥青的分子量分布均一性提高。（3）由于加氢过程对煤系中间相沥青流变性能及其分子均匀性的改善,其可纺性能明显提高。中间相沥青原丝经进一步预氧化、炭化、石墨化处理,测试其力学性能,炭化后纤维强度达到了1.1GPa,模量达到了82GPa;石墨化后纤维强度为2.7GPa,模量为530GPa,热导率为537W/（m·K）。
其他文献
RNA在生物细胞中有着重要的作用,RNA结构对其功能有着重大影响。其中,RNA的二级结构是承载一级结构和三级结构的中央枢纽,预测RNA二级结构是理解RNA生化功能的重要途经。含假结的RNA二级结构是一种复杂的二级结构,生物细胞中许多重要的生命活动都有它的参与,其预测难度更大,已经被证明是一个NP完全问题,吸引了诸多研究学者关注。因此,设计一个合理高效的算法预测含假结的RNA二级结构具有深远意义。为
微型机器人是近年来研究的热点,在群体机器人,环境勘探,搜寻搜救等领域应用广泛。避障是微型机器人自治控制的重要能力,目前的避障主要依赖红外线,超声波和雷达,然而这些系统对于环境条件要求苛刻,所以极大地限制了微型机器人的自主性能。针对上述局限性,本文将视觉传感器应用于微型移动机器人以提升避障自主性。另外,视觉传感器软硬件结构复杂,耗费的经济成本和时间成本高,而微型机器人结构简单、计算资源有限,为了解决
光学相干断层扫描成像可以获取视网膜的高分辨率横截面组织图像,并用于评估视网膜层厚度的变化。近些年基于深度学习的自动视网膜层分割算法被提出用于辅助临床诊断,然而大多数的分割方法不能很好地处理受严重病变影响的视网膜组织。另外,无论是基于传统机器学习还是基于深度学习的层分割算法,都需要大量的标注图像作为学习样本,而视网膜OCT图像的手动标注需要花费大量时间,这对层分割算法的构建提出了巨大的挑战。本文针对
随着高温工业的不断发展,对绿色轻质隔热保温材料的需求也逐渐增加。具有丰富孔结构的多孔氧化物陶瓷在高温隔热领域得到了广泛的应用。但是,传统的氧化物多孔陶瓷存在着热震稳定性较差,易发生晶型转变和颗粒再烧结等问题,使用温度范围较窄。而氮化物具有熔点高、硬度大、热稳定性好及耐磨性好等优点,在高温、高压以及强腐蚀等苛刻条件下使用具有显著的优势。氮化钛除了具有上述优点之外,还具有良好的导电性和生物相容性。因而
我国是地震多发国家,地震给人们生命财产带来了严重的威胁。随着抗震设防要求的提高,在原来“小震不坏”、“中震可修”、“大震不倒”的基础上,我国提出了“韧性城市”的建设计划,要求如医院、学校、应急指挥中心等生命线工程可以在震后保持功能正常,一般建筑也要求在震后实现功能的快速恢复。传统的抗震加固方法由于施工周期长、环境污染大、对结构抗震性能的提升有限等原因已经不能满足当前更高的抗震需求。因此开发一种新的
近年来,随着深度学习技术的发展,基于计算机视觉的动态手势识别也有了一些突破性的进展。目前,主流的动态手势识别方法主要通过视觉来完成,通过对手势视频卷积运算实现时空特征提取,但是相较于单幅图像卷积计算,动态手势的多帧图像卷积运算数据量更庞大,提取特征更复杂,网络参数更多,进而影响到模型的识别效率和实时性。因此,开展基于深度学习的动态手势识别具有重要研究意义。针对上述问题,基于3D卷积神经网络,结合注
正交异性钢桥面板因其自重轻,承载能力强,施工速度快等诸多优点被广泛使用。但由于形状设计不合理,且构造和内部受力情况相对复杂,部分横隔板弧形切口处投入使用不久便出现疲劳开裂的情况。针对弧形切口形状不合理导致的应力集中问题,可对原设计弧形切口的形状进行热切割改进,然而又会产生高水平残余应力。因此弧形切口开裂原因分析与疲劳维护方法已经成为桥梁工程领域的一个难题。对于弧形切口的疲劳开裂,本文提出了热维护+
基于位移的抗震设计方法能否准确预估结构非线性峰值位移响应是隔震结构等效线性化设计的关键,等效线性化分析方法可基于反应谱法有效地计算结构非线性地震响应,进而加快运算的效率和提高分析的精度,从而确保结构具有足够的安全性。本文以两栋RC框架隔震结构为研究对象,首先对5种隔震层等效参数的计算方法及其适用条件进行了对比研究,揭示影响等效计算结果精度的主要因素是等效刚度、等效阻尼比的计算方法;其次,基于SDO
本文针对桥梁倾覆问题,以桥梁稳定理论、有限元方法理论为基础,开展独柱墩连续梁桥抗倾覆影响因素分析,根据分析结果,提出了改善既有桥梁、新建桥梁抗倾覆性能的技术措施及桥梁运营阶段的管理策略。本文主要研究内容和成果如下:1.通过归纳总结国内外桥梁倾覆问题相关文献及研究现状,明确本文研究内容和研究方法。利用MIDAS-CIVIL对218座桥梁开展桥梁抗倾覆性能分析,依据分析结果,总结出独柱墩连续梁桥倾覆性
在工业生产和应用中,钢的力学性能是保证服役安全的关键。然而在不同的使用和测试条件下,钢的力学性能有所差异,这对钢材的选择造成了一定的困扰。变形条件对钢力学性能的影响规律与机理,是改进钢铁材料性能,提升其应用的重要基础研究之一。本文以一种C-Mn钢为研究对象,借助Gleeble3500热模拟试验机和Instron8801试验机对其进行了高温和室温拉伸试验,采用金相显微镜、扫描电子显微镜和透射电子显微