金属化碳纤维连续制备方法及应用研究进展

摘要:金属化处理的碳纤维(CF) 能兼备原始纤维轻质高强和金属高导电/导热等多重性能,在电磁屏蔽、防雷击、除冰/防冰、电能传输、超级电容、信号传感、复合材料结构功能一体化等领域,可一定程度替代传统金属材料使用,是跨越材料属性限制的创新,市场应用潜力突出。本文综述了研究学者在CF 表面金属化方面取得的进展。具体从金属化工艺入手,分析了近年来主要CF 金属化工艺路线,包括喷涂、磁控溅射(PVD)、化学气相沉积(CVD)、电镀、化学镀等,从商业化工程应用角度重点分析了具有大长度连续金属化潜力的电镀和化学镀的核心环节和工艺特点。总结了金属化碳纤维(MCF) 的应用现状,展望了CF 表面金属化将面临的挑战及未来发展趋势。

超疏水涂层在金属防腐蚀领域的研究进展

摘要:金属材料凭借其优异的力学性能,在航空航天、海洋工程、交通运输等众多领域具有广泛的应用。然而,金属腐蚀问题仍是制约其在工业领域广泛应用的关键因素之一。研究人员从自然中汲取灵感,通过研究荷叶等动植物表面的微结构,成功设计并开发出具有特殊润湿性能的超疏水表面,将其应用于金属表面后,展现出卓越的抗腐蚀性能。本文回顾了近年来关于超疏水涂层在金属防腐蚀领域的研究成果,归纳了超疏水涂层的耐蚀性和制备技术,阐述了基本润湿理论以及腐蚀防护机制。最后,总结了超疏水涂层在金属防腐蚀领域的研究现状和存在的问题,并对其在金属防腐蚀领域的未来发展趋势和应用前景做了展望。

阻燃离子液体制备与应用研究进展

摘要:随着高分子材料科学技术的发展,已被广泛应用的塑料、橡胶等高分子材料因其阻燃性能差,容易引发火灾而受到越来越多的关注。阻燃材料具有耐高温、减少燃烧物产生、降低火焰传播速度和烟雾量的特性,离子液体(Ionic liquids,ILs) 由于其高热稳定性和气相阻燃、抑制自由基等反应能力,具有有效抑制火焰蔓延的特性,成为了新型的阻燃材料。因其阴阳离子的结构可调控性、环境友好性等特点,逐渐应用于阻燃领域。简要介绍了离子液体的种类,制备方法以及其阻燃机制,接着围绕离子液体在聚合物、纺织物与电子材料等各种高分子材料中的阻燃应用进行了详细介绍,最后对离子液体在阻燃应用方面的发展做出了展望。

核壳式链状电磁复合吸波材料的研究进展

摘要:电磁波吸收材料不仅可以解决电磁污染、电磁干扰、电磁泄露等问题,还是有效的雷达隐身材料,因而吸引了广大研究者的热忱。核壳式链状电磁复合材料作为新型的电磁波吸收材料,表现出多重的结构优势。介电壳层与磁性内核的复合能够产生电磁损耗协同作用;高长径比的一维结构,提供了电磁波的传输路径;自组装形成的三维网络,增强了电磁波的多重反射;类天线效应有助于增加电磁波的多重散射。此外,选择恰当的介电壳层能够使核壳式链状电磁复合吸波材料兼顾抗氧化、耐腐蚀、耐高温等特性,有效提升其环境适应性。根据现阶段的研究进展,本文系统综述了核壳式链状电磁复合吸波材料的制备方法,对比分析了长径比、壳层类型、壳层厚度、壳层数量、多孔结构及壳层的晶相组成等结构因素对吸波性能的影响,阐明了核壳式链状电磁复合吸波材料的详细损耗机制,展望了核壳式链状电磁复合吸波材料的改进策略与发展方向。

从传统到智能:木材颜色处理技术的研究进展

摘要:近年来,木材颜色处理技术取得了显著进展,多种方法共同推动了木材加工业的发展。漂白剂的使用提升了木材颜色的均匀性,为后续处理奠定了基础。真菌染色通过生物作用实现了颜色变化,天然染料则增强了木材的抗紫外线和防霉性能,延长了户外使用寿命。金属离子变色与木材成分反应,带来丰富的颜色变化,提升了装饰性。热处理改变木材结构,使颜色加深并提高了耐久性。在此基础上,智能算法尤其是机器学习技术,被应用于染色和热处理工艺,精准调整参数并预测效果,显著提升了生产效率和产品质量。这些技术集成推动了木材加工业向高效、环保和可持续方向发展。

疏水疏油纤维素基功能材料的制备及其应用研究进展

摘要:基于中国“限塑令”到“禁塑令”的逐步实施,利用可再生可降解生物质基材料代替塑料成为研究热点。纤维素是自然界中最丰富的可再生生物质资源,利用绿色可降解纤维素基材料代替塑料是解决塑料污染的有效途径。本文介绍了纤维素基疏水疏油膜材料、纤维素基疏水疏油纸基材料和纤维素基疏水疏油凝胶材料的制备方法,分析比较了3 种纤维素基双疏材料制备方法的特点,阐述了纤维素基双疏材料在水油分离、耐磨纺织材料、阻燃材料等领域的应用,阐明了疏水疏油机制,并对纤维素基双疏材料的发展方向进行了展望。

聚合物先驱体转化陶瓷材料3D打印及其电磁波吸收性能

摘要:电磁波吸收材料在电磁污染、军事作战领域具有十分重要的意义。近年来,聚合物先驱体转化陶瓷(PDC) 由于其温和的制备条件以及优异的电磁波吸收、力学、耐温性、抗氧化性等性能受到研究者的广泛关注。为了实现PDC 复杂异型结构高精度成型,先进3D 打印技术逐渐在该领域得到广泛关注与应用。通过对先驱体聚合物的组成及结构进行设计和制备,能够得到具有宽频、高吸收或兼具多种功能的PDC 电磁波吸收材料,这为新型高性能电磁波吸收材料带来新的发展方向。本文首先对PDC 的结构特点及制备工艺进行了总结;之后,重点对PDC 的材料挤出3D 打印及光固化3D 打印研究进展进行了系统总结。最后,本文全面综述了PDC 在电磁波吸收领域的研究现状,并对未来发展方向提出展望,为今后PDC 吸波材料的研究提供了参考。

基于石墨烯@石蜡复合微球的柔性压阻适变传感器

摘要 :作为柔性电子、人机交互、智能机器人等领域的核心元器件之一,柔性压力传感器近年来得到了极大发展。虽然柔性压阻传感器因结构简单、稳定性好等优点而得到了广泛应用,然而大多数文献报道的柔性压阻传感器的有效应力测试范围较窄,难以满足传感系统的集成化设计要求。基于此,本文将石墨烯纳米片包覆的石蜡复合微球、短碳纤维和硅橡胶复合,制备得到基于石墨烯@石蜡复合微球的柔性压阻复合材料。由于石蜡压缩模量的温敏特性及石墨烯纳米片和短碳纤的协同作用,在电场辅助下,该复合材料在0%~40%压缩应变下的压缩模量可在0.64~0.88 MPa 范围内变化。因此,基于该复合材料的柔性压力传感器在0~2 Hz频率范围具有宽的有效应力检测范围(0.1~100 kPa),优于大部分文献报道的柔性压力传感器。具体来说,在外加电压为1 V、10 V 和15 V 时,传感器的有效应力检测范围分别为0.25~100 kPa、0.15~80 kPa 和0.1~70 kPa。此外,传感器还具有较高的响应准确度,在健康监测、可穿戴电子设备和智能机器人等领域有一定的应用潜力。

基于机器学习的多孔材料力学性能预测研究进展

摘要:多孔材料因其广泛的应用潜力而备受关注。传统上对多孔材料力学性能的研究主要依赖于耗时且繁琐的实验和理论分析方法。近年来,机器学习技术提供了一种高效的解决方案,用以简化多孔材料参数与力学性能之间的复杂关系。本文综述了机器学习在预测多孔材料力学性能方面的最新研究进展。首先,介绍了常用的机器学习算法,重点分析了神经网络预测方法在这一领域的应用,并将此方法归纳为三大策略:机制模型驱动神经网络、机制模型与神经网络集成和神经网络与优化技术集成,然后对上述策略的基本原理及其应用进行了详细分析。最后,讨论了如何通过改进神经网络技术及其与优化算法的集成来发展更加高效的混合模型,并展望了神经网络在该领域的发展前景。

高分子材料基因组研究进展

摘要:改变传统专家系统分析的方法,运用信息学中的科学计量方法,即基于信息学的第四研究范式,客观、全面地分析了高分子材料基因组领域的现状和发展趋势。研究表明,该领域已经进入了“快速发展期”,形成了一些稳定产出的学术团队。目前的研究热点主要集中于机器学习策略在高分子材料中的应用,并且在光电材料、高分子电介质材料、高分子纳米复合材料、高性能复合材料和高分子生物材料上取得了一定的进展。最后,结合目前的研究进展探讨了高分子材料基因组未来的发展方向。