基于组合神经网络的聚合物质量预测

介绍了一种将组合神经网络用于聚合物质量预测的方法．由定量数据建立的单一神经网络模型往往缺乏泛化能力，而使用组合神经网络模型则可以显著改善模型的泛化能力．由于在建立组合神经网络模型过程中，合适的组合权重对模型是否具有良好预测性能是非常重要的，因此采用了岭回归方法来选择合适的组合权重．所提出的方法已成功应用于PVC颗粒特性的预测研究中。研究结果表明，与单一神经网络模型相比，组合神经网络模型具有更佳的模型预测精度和鲁棒性．     

大麻造汽车

说起大麻,人们首先想到它是毒品,可不久的将来,它就要“合法上路”了。全球首辆生物复合材料电动汽车Kestrel即将投产,其“生物”部分主要由大麻构成。Kestrel是一款由大麻纤维和树脂材料构成的三门掀背式电动轿车。“大麻在提供与暴力纤维相同强度的同时,还拥有难以置信的轻重量。”     

复合材料 产业创新——访南京林业大学理学院化学与材料科学系系主任罗振扬老师

聚氨酯在20世纪30年代由德国化学家O．Bayer发明以来,半个多世纪以来迅速用于制造泡沫塑料、纤维、弹性体、合成革、涂料、胶黏剂、铺装材料和医用材料等．广泛应用于交通、建筑、轻工、纺织、机电、航空、医疗卫生等领域。     

铝合金、PVC门窗质量的有效控制

本文从设计、制作、安装、验收等环节阐述了对铝合金、PVC门窗的质量控治。只要把握住以上四方面,严格按工艺标准和验收规范组织施工,就能有效提高门窗的工程质量,并为实现门窗的使用功能和建筑节能提供保障。     

木纤维复合材料的界面改善与结果

木塑复合材料（WPC）是一种兼有木材和塑料优点的新型材料。本文阐述了WPC的加工工艺及前案,并重点介绍了WPC的界面改善。通过研完认为,环保型WPC村料的研究应用会大有前途。     

铝/锌及合金层状复合材料金相试样的制备技术

通过铝/锌及合金层状复合材料金相试样制备试验的总结,介绍了异种金属层状复合材料界面金相试样制备过程中磨削、抛光和侵蚀等环节的操作要点,提出了在金相试样制备过程中应注意的事项和关键技术。     

碳纤维车身 电动汽车更低碳

由科技部高新技术发展及产业化司、国家能源局新能源和可再生能源司、中国科学院院地合作局共同主办的首届中国低碳（能源）创业大赛不久前落下帷幕。大赛评选出一批极为优秀的低碳产业化项目,并有望获得数亿元投资。广大参赛者们用自己的技术和方案对低碳产业予以了全方位的阐释,这其间来自江苏安飞公司的韩楠林团队开发的新型低成本三维碳纤维复合材料整体车身模型,吸引了众多与会者的目光。     

Effects of roller burnishing process parameters on surface roughness of A356/5%SIC composite using response surface methodology

In this study, a simple roller burnishing tool was made to operate burnishing processes on A356/5%SIC metal matrix composite fabricated by electromagnetic stir casting under different parameters. The effects of burnishing speed, burnishing force and number of burnishing passes on the surface roughness and tribological properties were measured. Scanning electron microscopy （SEM） graphs of the machined surface with PCD （insert-10） tool and roller burnished surface with tungsten carbide （WC） roller were taken into consider- ation to observe the surface finish of metal matrix composites. The mechanical properties （tensile strength, hardness, duc- tility） of A356/5%SIC metal matrix composites were studied for both unburnished samples and burnished samples. The results revealed that the roller burnished samples of A356/ 5%SIC led to the improvement in tensile strength, hardness and ductility. In order to find out the effects of roller bur- nishing process parameters on the surface roughness of A356/ 5%SIC metal matrix composite, response surface methodol- ogy （RSM） （Box-Behnken design） was used and a prediction model was developed relevant to average surface roughness using experimental data. In the range of process parameters, the result shows that roller burnishing speed increases, and surface roughness decreases, but on the other hand roller burnishing force and number of passes increase, and surface roughness increases. Optimum values of burnishing speed （1.5 m/s）, burnishing force （50 N） and number of passes （2） during roller burnishing of A356/5%SIC metal matrix com- posite to minimize the surface roughness （predicted 1.232 μm） have been found out. There was only 5.03% error in the experimental and modeled results of surface roughness.     

原位固化法高效合成ZnO/环氧树脂纳米复合材料

ZnO纳米颗粒可以明显提高固化后环氧树脂的性能.本研究制备了ZnO量子点/环氧树脂复合材料,环氧树脂使用聚酰胺固化剂,在低温下短时间固化.合成过程中,使用正己烷取代丙酮作为溶剂,从而提高复合材料的机械性能.随后,使用紫外-可见透过光谱、荧光发射光谱和硬度等研究了不同制备工艺下ZnO/环氧树脂复合材料的光学性能和机械性能.结果表明,通过原位固化法将ZnO量子点与聚酰胺固化剂混合得到复合固化剂,将树脂与该固化剂混合后,可以在低温下固化得到具有较好机械性能和光学性能的ZnO/环氧树脂纳米复合材料.