钛种植体粗化处理的微形貌观测和表面污染分析

牙种植体表面粗化可改善骨结合从而提高种植成功率,但不同粗化处理技术的差异有待考察。本研究通过扫描电镜(SEM)、能谱分析(EDS)及接触角测定,比较了抛光处理(PT)和喷铝砂(SA)、喷氧化铝砂-酸蚀(SAA)、喷钛砂-酸蚀(STA)、电腐蚀(ET)四种不同的表面粗化处理钛种植体表面的形貌特征、表面异种元素的污染情况和材料表面能。结果显示,SEM观察各种粗化处理后材料均呈现凹凸不平表面,但不同处理方法所形成的形貌仍有较大差异,SA样品表面为不规则的角棱状突起和坑凹,酸蚀后表面相对圆缓,STA样品表面则为规则蜂窝状结构,而ET样品表面形成了大小不一孔洞,孔洞相互贯通,大的孔洞中有小的次级孔洞。EDS成分分析证实,采用异质材料粗化处理的种植体表面存在元素污染问题,甚至再采用酸蚀处理后其表面仍有异质材料嵌入。接触角测定表明材料表面浸润性与其表面粗化形貌有关。该研究结果提示:不同粗化技术使种植体表面形貌和表面化学成分的改变有所不同,从而可能影响其生物学性能,相比较而言,电腐蚀粗化处理种植体可以提供更有利的微观结构,并且未造成材料表面污染,但各种粗化处理方法对种植材料在体内外所产生的生物学影响仍尚需进一步研究。

种植体表面粗化处理的生物学研究进展

钛种植体表面粗化处理后 ,对提高种植成功率起着重要的作用 ,若干动物实验结果表明粗化处理提高了种植体与骨结合能力 。

面向5G通信的电解铜箔表面粗化处理研究

伴随着第五代移动通信技术应用的落地,人们对移动通信终端设备的高频高速需求日益凸显。其中除了5G上游的半导体行业,电解铜箔作为承载半导体电子元器件并实现电气互联的印制电路板(PCB,Printed Circuit Board)的三大原材料之一,也面临着高频化和高速数字化的挑战。文章针对目前高频信号传输应用中铜箔表面粗化处理效果不佳的情况,通过扫描电子显微镜、3D激光显微镜和电化学测试等技术手段研究了电流密度和复合添加剂对铜箔粗化结晶形貌和电化学性能的影响。结果表明复合添加剂能够有效调控粗化层晶粒大小和形态,改善铜箔的表面粗糙度,将粗大且杂乱分布的微米级树枝状结晶调控为尺寸为500 nm左右、较为均匀分布的近球状结晶,表面粗糙度Ra和Rz分别为0.258μm和1.223μm,该性能指标著优于粗化基础液;复合添加剂能够提升粗化镀液的极化能力,减少表面毛刺。研究铜箔表面粗化处理,对降低信号传输损耗、实现超精细线路和促进高频高速PCB发展有着重要意义。

低轮廓电解铜箔表面微细粗化工艺研究

目的针对低轮廓电解铜箔剥离强度不足的问题,进行铜箔表面微细粗化处理研究,通过在铜箔表面生成可控形态的针状结构粗化层,以期在不影响低轮廓铜箔表面整体轮廓的条件下,提高铜箔的抗剥离性能。方法采用电化学微细粗化法,以NaOH和K_(2)S_(2)O_(8)的混合溶液为粗化电解液,研究电流密度、NaOH浓度及K_(2)S_(2)O_(8)浓度等主要工艺参数对铜箔表面针状结构形貌、粗糙度及铜箔剥离强度的影响。结果经过微细粗化处理后,低轮廓电解铜箔表面形成了针状多面体结构,在粗化电流密度为1.5 A/dm^(2)、粗化液中NaOH质量浓度为100 g/L、K_(2)S_(2)O_(8)质量浓度为20 g/L的条件下,粗化层形成的针状多面体结构致密且均匀,铜箔的剥离强度提升至0.48 N/mm。结论通过电化学微细粗化法,在低轮廓电解铜箔表面成功制备了针状结构的粗化层,通过优化微细粗化工艺参数,实现了铜箔表面针状结构粗化层的可控制备,在保证铜箔低表面粗糙度的同时,有效提高了铜箔的剥离强度。

基于粗粒化处理的计算机网络安全态势预测研究

计算机网络中的用户类型复杂,在运行中容易遭到各种攻击,为了准确预测计算机网络的安全态势,提出了基于粗粒化处理的计算机网络安全态势预测研究。根据网络服务和网络主机的威胁系数,计算网络的威胁系数,通过将威胁系数转换成网络符号片段,对计算机网络的安全态势进行粗粒化处理。在网络安全态势的状态集合内,将计算机网络的历史态势和将来态势作为影响其安全运行的因素,通过计算不同防御状态在计算机网络中的概率分配情况,确定不同防御状态的可信度区间,实现计算机网络安全态势的预测。实验结果表明,文中方法能够避免安全态势时间序列之间的较大跨度影响预测结果,并将预测精度提高到90%以上,保证网络的安全性。

有机封装基板界面处理工艺对结合强度与可靠性的影响

封装基板分层是塑封电路常见的一种失效模式,塑封基板分层会导致整个电路出现开路问题。基板分层通常与其界面间结合强度不足、基板水汽等有关。研究了铜表面的粗化处理、味之素堆积膜(ABF)表面的等离子清洁对铜和ABF表面的形貌、粗糙度以及界面间结合的影响,粗化后的铜表面与ABF树脂的剥离界面分析结果证明界面间断裂失效属于物理结合力失效。同时还对基板加工过程的吸水率及不同烘烤参数对除水效果的影响进行了研究。通过引入铜面粗化处理、等离子清洁和增层前烘烤,解决了基板封装后出现分层的问题,同时封装后的产品通过了部分热可靠性测试。

含油废水粗粒化处理过程中除油率和油珠粒径分散度的研究

除油率和油珠粒径分散度是检验石化含油废水处理效果的两个重要指标。通过测定废水粗粒化处理前后分光光度值和油珠粒径的分布 ,较为精确地计算出含油废水处理后出水的除油率和油珠粒径分散度。采用紫外分光光度法测定含油量 ,显微镜计数法测定油珠粒径分布 。

偶联剂在PVC塑料化学镀Ni-Cu-P前处理中的应用

针对塑料化学镀过程中传统铬酸粗化处理工艺对环境及人体有害的缺点,选用偶联剂代替铬酸对塑料进行表面处理。研究了硅烷偶联剂KH550、KH560和钛酸酯类偶联剂NTC-4013种偶联剂的处理效果。结果表明,PVC塑料经过KH560处理后可以获得亲水性良好的表面层。对偶联剂处理后的PVC塑料进行化学镀Ni-Cu-P合金,镀层的XRD分析表明Ni-Cu-P为非晶态。用划痕法和弯折试验测试了镀层与基体间的结合力,通过扫描电镜观察了镀层表面形貌,EDS分析显示表面层由81.5%Ni、15.3%Cu和3.2%P组成。

纯钛种植体粗化表面的构建及形貌分析

目的:探讨不同粗化方法处理后的纯钛种植体表面形貌特征。方法:选用纯钛柱状螺旋种植体,经不同粗化表面处理后,应用SEM对种植体表面形貌进行观察,EDXA对种植体表面元素进行观察分析。结果:1种植体表面SEM形貌观察:TiO2颗粒喷砂处理的种植体表面未见喷砂颗粒残留,可见大量凹陷及裂隙,直径1-10μm,形态不规则,大小不等;AL2O3颗粒喷砂种植体表面有大量喷砂颗粒残留,可以看到表面有很多窝洞组成的凹凸状粗糙面,形状不规则,窝洞边缘锐利。AL2O3颗粒喷砂并酸蚀35min的种植体表面微粗糙,含有大量喷砂颗粒的不规则的凹凸不平状结构,有很多尖锐棱角的突起,在种植体表面还可以看到大量大小不一的窝洞,直径为1-10μm,形状不规则。酸蚀40min、45min的种植体表面微粗糙,未见明显喷砂颗粒及杂质,表面形成有大量微孔的网状凹凸不平的粗糙结构,可以看到大量的一级窝洞(直径10-30μm)和二级窝洞(直径为1-5μm),形态不规则,深浅不一,窝洞边缘较圆钝。酸蚀50min、55min的种植体低倍镜下表面粗糙,未见杂质,种植体表面仍呈现为大窝洞内套有小窝洞及微孔隙的凹凸不平的粗糙表面结构,但是表面一级窝洞和二级窝洞的数量较酸蚀40min、45min的种植体减少,窝洞变浅,边缘较锐利,其中酸蚀55min的种植体部分表面未见有明显的一级窝洞,只见底较平的浅凹形窝洞;D组:表面微粗糙,未见任何杂质,为不规则的波浪状凹凸不平的结构。在凹凸不平的钛表面可以看到大量大小不一的窝洞,直径为500nm-3μm,形状不规则,大小、深浅不一,洞底为半圆形,边缘较锐利;E组:表面微粗糙,未见到明显的凹凸不平状结构,在相对平整的种植体表面看到有大量的大小不一的窝洞、凹陷及裂隙,直径从5-30μm不等。在一级窝洞内还可以看到大量形状不规则的二级窝洞,直径为500nm-5μm,大小、深浅不一,洞底为半圆形,边缘圆钝。2种植体表面能谱元素分析C组中酸蚀35min后表面成分为Ti元素和Al元素,其中Al元素的含量为33.90%;酸蚀40min后表面成分主要为Ti元素,其中Al元素的含量约为3‰;酸蚀45min、50min、55min后表面成分为Ti元素,Ti元素的含量大于99.50%,未见Al元素存在。D组表面成分为Ti元素,Ti元素的含量大于99.50%,未见Al元素存在。E组表面成分仅为Ti元素,Ti元素的含量大于99.50%,未见Al元素存在。结论:纯钛种植体经TiO2颗粒喷砂、HCL/H2SO4混合液酸蚀处理40min后,形成从纳米级到微米级不同直径的孔洞;纯钛种植体经AL2O3颗粒喷砂、HCL/H2SO4混合液酸蚀处理45min后,可以去除AL2O3颗粒污染,形成了微米级直径的孔洞;纯钛种植体经AL2O3颗粒喷砂后经HF/HNO3、HCL/H2SO4混合液双重酸蚀处理,可以完全去除喷砂颗粒,还可以得到从纳米级到微米级不同直径的孔洞。

基于CMIE与参数优化KELM的旋转机械故障诊断策略

针对多尺度排列熵忽略信号幅值信息以及粗粒化处理存在不足,造成旋转机械故障识别准确率不稳定和不可靠等缺陷,提出了一种基于复合多尺度增长熵(CMIE)和算术优化算法(AOA)优化核极限学习机(KELM)的旋转机械故障诊断策略(方法)。首先,引入增长熵代替排列熵,进行了故障特征提取,同时采用复合粗粒化处理进行了信号的多尺度分析,提出了复合多尺度增长熵指标,将其用于提取旋转机械振动信号的非线性故障特征;随后,利用AOA对KELM的核心参数进行了自适应优化,建立了网络结构最优的分类模型;最后,将故障特征输入至AOA-KELM分类器,进行了训练和测试,根据分类器的输出标签完成了样本的故障识别任务;利用旋转机械故障数据集对所提策略的性能进行了实验和分析。研究结果表明:CMIE方法可以有效地识别旋转机械的故障类型和故障程度,两种数据集的识别精度均达到了99.2%,在特征提取效率和识别精度方面均优于比较方法;AOA-KELM模型的识别准确率和识别效率优于遗传算法优化核极限学习机、粒子群算法优化极限学习机、网格算法优化核极限学习机和灰狼算法优化核极限学习机。

光固化复合树脂分层固化及层间粘结

光固化复合树脂聚合反应程度是树脂修复体使用寿命的关键。固化光进入树脂的深度有限导致了复合树脂聚合固化程度受限,所以对较大的,复杂的修复体,树脂需多层多次成形固化——分层固化技术,各层之间粘结为一整体。 1 分层固化及层间粘结的机制 光固化复合树脂在每次光照聚合后,表面留有一薄层约100μm厚度发粘的未固化层即弥散层或厌氧层、复合树脂填加层之间就是靠这种弥散层起化学性粘结。填加层之间的化学粘结是光固化复合树脂分层固化技术的主要环节。Kilian等报告。

IMIBSE与ISOMAP在旋转机械故障诊断中的应用

针对基本熵的区域划分标准不理想,导致无法有效测量振动信号的复杂度,使故障诊断的准确率不佳这一问题,提出了一种基于改进多尺度改进基本熵(IMIBSE)、等距特征映射(ISOMAP)和随机森林(RF)的旋转机械故障诊断方法。首先,采用基于方差的区域划分准则对基本熵进行了改进,结合改进的粗粒化处理,提出了IMIBSE,并将其用于提取故障特征;随后,利用ISOMAP对原始故障特征进行了特征降维,选择了对分类贡献最大的一组特征作为故障敏感特征;最后,基于RF建立了多故障分类器,将故障敏感特征输入至RF模型进行了训练和测试,实现了旋转机械的故障识别,利用齿轮箱和离心泵两种故障数据集将IMIBSE方法与复合多尺度基本熵、多尺度改进基本熵、多尺度基本熵进行了比较和分析。研究结果表明:IMIBSE不仅具有最佳的可视化效果,而且取得的识别准确率最高,二者均达到了100%,而二者的平均分类准确率分别为100%和99.8%;相较于其他故障诊断方法,IMIBSE方法的准确率更高,而且适用于小样本的故障识别问题。

基于复杂性测度的睡眠脑电分期处理方法研究

提高临床脑部及神经系统疾病的早期诊断水平,及时予以控制和治疗,是降低脑疾病对人类危害最有效的途径。探讨复杂性测度在睡眠脑电分期中的应用,主要利用加窗的Lempel-Ziv复杂度处理算法对经采用小波变换滤波算法滤除生理干扰后的睡眠脑电信号进行分期处理,并与没有加窗的Lempel-Ziv复杂度处理算法的仿真处理结果进行比较。结果表明:加窗的Lempel-Ziv复杂度算法能更好地将睡眠脑电不同状态分开,在一定程度上减少由脑电的非平稳性带来的计算上的片面性,同时兼顾各期睡眠脑电状态的不均匀性,在很大程度上满足临床的应用要求。

FPC用铜箔的表面处理技术

FPC(Flexible printed circuits)的制程工艺对导电材料铜箔提出了更高的要求。为提高铜箔在FPC应用中的抗剥离强度、耐热冲击、耐药品性,降低蚀刻残留风险,多种表面处理技术已被研发应用。结合铜箔生产实践对目前FPC用铜箔的表面处理技术进行了综述。

钛合金化学镀镍工艺研究

为做好钛合金的表面处理,我们需要对钛合金的工艺有一个全新的了解,通过钛合金的化学镀镍的研究,可以给钛合金表面处理指明了一个方向,即可将镍层作为钛合金表面电镀中的中间镀层,从而提高各种钛合金电镀的结合力。

高频超薄载体铜箔制作及应用探究

本文以印刷电路板的电子铜箔作为研究对象,简介电解铜箔的制作原理与工艺方法,并阐述铜箔的剥离层制备技术要点,掌握铜箔表面粗化处理方式,研究降低损耗的工艺方法,从而推动高频高速印制电路板的发展。

基于集成精细复合多元多尺度模糊熵的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱故障信号具有非线性和非平稳性的特点,且目前的方法对其特征提取不够充分这一问题,对不同形式粗粒化方法的集成、多通道信号处理方法在模糊熵算法上的应用进行了研究,提出了一种新的特征提取方法,即集成精细复合多元多尺度模糊熵(ERCmvMFE)算法,在此基础上,结合t分布随机邻域嵌入(t-SNE)和人工鱼群算法优化的核极限学习机(AFSA-KELM),提出了一种新的齿轮箱故障综合诊断方法。首先,采用多种形式粗粒化方法的集成方法以及多通道信号处理方法,对模糊熵算法进行了改进,并进行了齿轮箱故障的初始特征提取;然后,通过t-SNE压缩原始故障特征,实现了维数的约简,并将低维故障特征输入至AFSA-KELM中进行了故障的分类识别;最后,为了对ERCmvMFE方法的特征提取性能进行测试,采用QPZZ-II旋转机械故障模拟测试平台进行了相关的实验。实验结果表明:采用新的齿轮箱故障综合诊断方法能够对不同类型的齿轮箱故障进行可靠诊断,对齿轮箱5种工况下的20次识别实验中,获得的平均准确率可达98.92%,标准差为0.956,识别准确率和稳定性均优于其他对比方法。研究结果表明:采用ERCmvMFE算法能够更充分地提取出齿轮箱的故障特征,因此,基于该特征提取方法的故障诊断方法具有更高的齿轮箱故障识别准确率。

基于IMIE、MCFS和SSA-ELM的离心泵故障诊断方法

采用多尺度排列熵对离心泵振动信号进行分析时,存在忽略信号幅值信息以及粗粒化处理存在不足的问题,从而导致离心泵的故障识别准确率不高,为此,提出了一种基于改进多尺度增长熵(IMIE)、多聚类特征选择(MCFS)和麻雀搜索算法优化极限学习机(SSA-ELM)的离心泵故障诊断方法。首先,基于改进粗粒化处理,提出了改进多尺度增长熵(IMIE)方法,将其用于提取故障特征,构造了反映离心泵损伤属性的特征矩阵;随后,采用多聚类特征选择(MCFS),对原始故障特征进行了重要性排序,获得了对分类识别贡献度更高的故障特征,提高了故障特征的质量;最后,将低维的敏感特征输入至基于麻雀搜索算法(SSA)的极限学习机(ELM)中,进行了离心泵故障分类,完成了离心泵不同故障类型的识别任务;并采用离心泵故障数据集,对基于IMIE、MCFS和SSA-ELM的故障诊断方法的有效性进行了实验验证。研究结果表明:所提故障诊断方法的故障识别准确率达到了100%,多次实验的平均准确率和标准差也优于其他对比的故障诊断方法,即IMIE能够准确地提取信号中的故障信息,进而表征离心泵的健康状态;SSA-ELM能够准确地识别离心泵的故障类型,证明该方法具有一定的有效性和优越性。

Ag-IPMC的制备及形貌表征

为了提高Ag-IPMC的性能,采用两种不同的粗化方法对基膜进行粗化处理,同时对Ag-IPMC制备过程中的离子交换银氨溶液浓度及化学还原反应温度进行分析,并采用扫描电镜对3种影响因素下制备的Ag-IPMC样件表面形貌进行表征,分析其表面显微结构特性,最后对制备改善前后的Ag-IPMC样件进行致动性能对比分析。结果表明:采用自制的电动装置对基膜粗化处理效果较好,基膜表面凹坑均匀,且保证了其不被损伤;在Ag-IPMC制备过程中离子交换银氨溶液浓度为0.030 mol/L时最佳,这为后续还原反应中Ag单质沉积到基膜内一定深度提供良好的保障条件;化学还原反应温度为20℃时最佳,制备改善后得到的Ag-IPMC样件运动寿命比改善前的提高超过1倍,运动位移更加稳定。

井间地震资料解释方法——以垦71区块井间地震为例

垦71区块井间地震代表胜利油田地震勘探工作进入一个新的时期。通过合成记录的制作以及井间地震反射波成像资料与常规地震资料的对比,对垦71区块井间地震资料的可靠性进行了评价。通过粗化处理和测井约束反演,探讨了井间地震资料的综合解释方法。