碳纤维木质复合材料电镜图像分析及形态特征研究

图像分析同图像处理、计算机图形学等研究内容密切相关,而且相互交叉重叠.将改进的抗噪声能力强并考虑邻域像素的模糊C均值聚类算法应用到碳纤维木质复合材料研究中,经过试验验证取得了满意的分割结果.然后对分割结果进行碳纤维特征参数提取,并设置一个碳纤维分布形态参数r来区分电镜图像中碳纤维有无黏连成束.本研究为碳纤维木质复合材料均匀化识别提供了便捷的方法,同时也为后期构建碳纤维木质复合材宏微观模型提供数据支持.

基于模糊C均值聚类算法的碳纤维木质复合材料图像分割

引入模糊C均值聚类(FCM)图像分割算法,解决传统方式下图像分割中未考虑临域像素信息的问题,将该法与小波变换综合使用,实现对碳纤维木质复合材料在微观层面的分析。基于改进FCM算法,可以明确聚类中心,提出适用于欧氏距离的计算函数,在此基础上参考邻域像素的信息,实现对像素特征值的合理调整,最终得到科学的目标函数计算方式。由实际结果得知,该算法的应用效果较佳,图像分割边缘保持相对清晰的状态,在抑制噪声方面能力较强,有效减少了迭代次数,因此全程运行效率有所提升。

碳纤维木质复合材料SEM图像分割与性能微观表征研究

利用最大方差法与数学形态学对碳纤维木质复合板材SEM图像进行图像分割,成功获取碳纤维图像;以碳纤维特征数据与其宏观性能指标为基础,应用BP神经网络建立碳纤维木质复合板材均匀化模型。结果表明,碳纤维分割图像清晰、完整;所建立的BP神经网络模型准确、有效。

基于FCM与小波变换的碳纤维木质复合材料图像分割研究

针对模糊C均值聚类(FCM)图像分割算法对图像的噪声敏感以及算法只利用了图像像素本身的特征并没有考虑像素的邻域信息等问题,将其与小波变换相结合应用到自制短切碳纤维木质复合材料的微观研究中。该改进FCM算法利用小波变换确定聚类中心与改进欧氏距离计算函数,再利用邻域像素的信息改进像素特征值,从而实现优化FCM的目标函数计算方式。通过实验分析与对比,该改进算法图像分割边缘清晰与抑制噪声能力强,同时算法在运行时间与迭代次数上均有所减少,具有一定准确性与可靠性。

碳纤维增强木质复合材料电阻率-温度特性研究

介绍了碳纤维木质复合材料的制备及其电阻率测试方法,研究了不同掺量的碳纤维木质复合材料的电阻率随温度变化的规律。研究结果表明,碳纤维增强木质复合材料具有温敏特性,随着温度的升高,试件电阻率随温度的升高而下降,呈现NTC效应,而在相同温度条件下,电阻率随碳纤维含量的增加而下降。

碳纤维增强木质复合材料的制备与电学性能研究

采用脲醛树脂作为粘合剂配合异氰酸酯制备了碳纤维增强木质复合材料(Carbon Fiber Enhanced Woodiness Composites,CFEWC)。在制备过程中,通过改变碳纤维和木质纤维的配比和两种纤维之间的复合形式,研究了复合材料样板的相关电学性能,并且从多个角度分析了样板电学性能变化的原因。实验结果表明:单贴面复合材料样板和双贴面复合材料样板都具有导电性,双贴面复合材料样板具有更良好的导电性。随着碳纤维含量比重的增大,CFEWC的导电性能逐渐提高,空穴导电和π电子的数量增加;随着温度的升高,CFEWC的表面电阻率呈现出非线性的负增长态势,更多的导电粒子获得能量被激发产生了NTC(Negative Temperature Coefficient)效应。

基于有限元的碳纤维木质复合板力学性能分析

通过实验分析,施加碳纤维后的木质复合材料的内结合强度、弹性模量和静曲强度与不施加碳纤维时单纯的纤维板的数据相比有较为显著的提高。利用高精度单胞模型将碳纤维复合材料的细观结构与宏观力学性能相结合,基于有限元法对碳纤维复合材料的细观结构进行分析,建立单胞模型,并对单元刚度矩阵进行推导。在ANSYS软件环境下对复合材料进行了仿真分析,并对力学性能指标进行预测,验证了模型的可行性和准确性。

ANSYS环境下的SCFRW力学性能微观建模仿真研究

通过对短切碳纤维木质复合材料进行试验分析,其力学性能与单纯的木质纤维板相比较有显著的提高。为此,在ANSYS环境下运用有限元法建立微观力学模型以使力学性能分析模型化,实现SCFRW复合材料的微观结构与宏观力学性能的有效关联,从而为木质复合材料工艺设计及优化提供数字化依据。主要对力学性能中的弹性模量做分析,利用ANSYS10.0软件进行仿真预测,通过结合实验数据的分析,验证了模型的可靠性和准确性。

基于网格搜索优化的CFRW导电性能模型研究

碳纤维增强木质复合材料(CFRW,carbon fiber reinforced wood)以其良好的电学性能在实际生产中得到广泛的应用。采用支持向量机建立CFRW导电性能模型,利用网格搜索寻优方法对支持向量机(SVM)模型的参数进行优化,在设定不同精度下分别获得模型的最优参数。