氢化松香/丙烯酸酯复合细乳液的制备及其性能研究

以氢化松香(HR)作为增黏树脂,采用细乳液聚合法制备了HR/丙烯酸酯复合细乳液。探讨了乳化剂、HR等因素对该乳液及其胶膜性能的影响。结果表明:与常规乳液聚合相比,细乳液聚合制得的乳液粒径更小、粒径分布更窄、单体转化率更高、凝聚率更低、Zeta电位更高且体系更稳定;HR能有效改善PSA(压敏胶)的粘接性能,并且当w(HR)=5%时,PSA的初粘力(9#钢球)、180°剥离强度(11.2 N/25 mm)和持粘力(47 min)相对较好。

基于组织通道电阻抗断层成像技术的亚健康状态分析

本文旨在运用电阻抗断层成像(Electrical Impedance Tomography, EIT)技术探测肢体组织通道的电学特性,为亚健康人群的早期疾病发展提供诊断依据。以上的方法研究主要是运用电阻抗断层成像测量设备,选择亚健康志愿者65例与健康志愿者55例,测试志愿者腕部的太渊、大陵、神门、阳谷、阳池、阳溪6个特异性位点的电阻抗及可视化成像差异,由此可以看出,健康组和亚健康组的组间特异性位点电阻抗及图像对比存在明显差异,而组内对比未有明显差异;亚健康组腕部的太渊、大陵、神门3个位点的电阻抗成像出现明显变化,相较于健康组出现的明显增高。经过验证得出,特异性位点电阻抗不存在偏侧化差异,该成像技术检测方法可有效区分健康与亚健康状态。

基于电阻抗断层成像的亚健康人群经络原穴电特性监测技术

电阻抗断层成像(EIT)技术在无损伤、装置简单等方面有着巨大优势,但其存在重构结果质量不理想问题。鉴于此,利用深度学习方法建立基于电阻抗断层成像的映射网络模型并进行比较分析。结果显示,在结构相似性上,所提算法高于0.8,而比较算法均低于0.6,表明所提模型在图像重构质量具有优势,具备一定投用价值。

Q345冷弯薄壁卷边槽钢柱承载力计算方法

在分析比较有效宽度法(EWM)和直接强度法(DSM)的基础上,针对Q345冷弯薄壁卷边槽钢柱的极限承载力进行了较深入的探讨和对比分析。计算与试验结果表明:按冷弯薄壁型钢结构技术规范(GB50018-2002)计算槽钢柱是可行的。

内饰材料摩擦异响兼容性研究

为了在汽车内饰正向开发流程中提前降低内饰摩擦异响风险,减少实物验证的试错周期和成本。文章介绍了材料粘滑效应基本原理和材料粘滑摩擦试验,分析了常用内饰材料在不同工况下的摩擦异响风险等级,建立了常温常湿工况下常用内饰材料摩擦异响兼容数据库,为产品设计前期材料选择提供了指导。同时介绍了内饰材料异响兼容数据库的工程应用,指导了内饰摩擦异响的正向管控。

电子墨水技术在汽车内饰上的应用探索

为探索电子墨水与内饰零件集成的可行性,依据电子墨水的特性,将柔性段码式电子墨水膜片与某车型的装饰条集成,并进行车规级试验,环境试验结果表明:电子墨水膜片或模组能够耐受-40~70℃的高低温区间,温度超过70℃会破坏电子墨水层;-30~85℃区间的温度交变试验易导致模组多层结构发生褶皱或分层。因此,电子墨水的结构和材料暂无法满足车规级要求,电子墨水在汽车内、外饰零件上具备应用潜能,有待进一步研究。

汽车内饰件VOC散发规律及控制

以门饰板总成为目标进行分解研究,对总成及其子级件的VOC含量进行分析发现不同材料和工艺对总成VOC的权重表现依次是PP类、表皮包覆类零件、表面处理类零件。其中PP作为用量最大的材料,直接关系到整个总成的VOC表现;TPO表皮、针织面料是目前相对环保的表皮类型;在一些非外观的骨架材料方面,本体法ABS相比于乳液法ABS具有一定的优势;相比溶剂胶和热熔胶,水性胶是成本和性能综合优势明显的胶粘剂类型。

电子会计档案领域区块链技术应用探索——以东港瑞云中小微企业档案管理云平台为例

2020年6月9日国际档案日,国内首个“区块链电子档案平台”(以下简称“区块链平台”)在东港瑞云数据技术有限公司(以下简称“东港瑞云”)揭牌、上线。区块链平台旨在解决中小微企业电子票据报销、入账及归档的全流程电子化和自动化问题,并利用区块链技术保证电子会计文件到电子会计档案转变过程的真实性、有效性、完整性和安全性。“区块链+电子会计档案”研究对于档案治理体系、档案资源体系、档案利用体系和档案安全体系建设具有重大意义。

“聋妇”烧荒引燃房屋 重庆消防闻讯紧急扑救

9月23日下午14时35分，铜梁县消防大队接到群众报警，称铜梁县二坪镇狮子村一社一民房发生火灾，接警后消防官兵迅速出动赶赴现场。

长玻纤增强聚丙烯在汽车仪表板轻量化上的应用

长玻纤增强聚丙烯材料(PP-LGF)作为一种轻质高强的复合材料,在满足汽车零部件性能的同时,对零部件减重具有明显贡献,目前在汽车零部件应用上备受青睐。文章主要介绍了PP-LGF在汽车仪表板轻量化方面的应用和发展现状,详细介绍了薄壁注塑、物理发泡、化学发泡三种成型工艺实现仪表板轻量化的技术概况,并展望了PP-LGF在仪表板上的应用前景。

基于交互差分时空LSTM的网格化臭氧浓度预测

臭氧浓度的预测对于大气环境治理、空气质量改善等起到了重要的作用。本文提出了一种交互差分时空LSTM网络预测模型(ST-IDN)来挖掘臭氧浓度历史数据的时间相关性和空间相关性,并成功将其应用到网格化臭氧浓度数据预测上。在该模型中,首先交互模块(IC)可以通过一系列的卷积操作来捕捉短期上下文信息,其次层融合模块(LF)可以融合不同层的空间信息来获得上一时刻丰富的空间信息,最后差分时空LSTM模块(DSTM)将捕捉到的时间信息和空间信息进行统一建模实现臭氧浓度预测。所构建模型分别与卷积LSTM网络(ConvLSTM)、预测循环神经网络(PredRNN)以及Memory in Memory网络(MIM)模型在河北省气象局提供的臭氧浓度数据上进行了对比分析,ST-IDN模型的平均绝对误差分别降低了19.836%、12.924%、7.506%。实验结果表明,所提出的模型能够提高臭氧浓度的预测精度。