面向工业场景的碳纤维质量评估模型研究

摘要:本研究提出一种基于纳米压痕测试数据与机器学习集成模型的碳纤维质量评估方法,通过纳米压痕测试获取碳纤维单丝的压痕形貌特征(包括碳纤维的直径、压痕点的位置) 及载荷-位移曲线力学参数(涵盖弹性变形功、硬度等指标),构建包含12项多维物理特征的数据集,并将质量合格与否分别标记为正负类标签以建立碳纤维的特征与质量的映射关系,这种包含样品制备信息的特征采样,是适合工程应用的特征采样方法。在模型构建的过程中,采用自动化机器学习框架(AutoGluon)对大量算法进行自动化搜索与参数优化,最终得到了可靠的碳纤维质量评估模型。结果表明,该集成模型在测试集上达到0.74的分类准确率,验证了其对碳纤维质量的有效判别能力。通过特征重要性分析方法,进一步揭示了碳纤维直径、硬度及碳纤维间距均匀性构成影响模型决策的核心质量指标,通过阈值敏感性分析实现了模型决策边界的动态调节,使评估框架可适配航空航天与民用制造等差异化场景需求,为碳纤维制品的质量控制与工艺优化提供了可靠的依据。

碳纤维质量控制AI模型研究

摘要:本研究基于ResNet-50架构建立了一种碳纤维SEM图像分类模型,实现了自动区分优质和劣质碳纤维样品,为碳纤维质量控制提供帮助。研究通过应用特定的图像预处理技术(如对比度增强和数据增强) 提升模型的性能,实现了模型在验证集中分类准确率达98.8%,表明该模型能够捕捉到碳纤维SEM图像的结构特征。此外,基于该模型对不同操作条件下生成的SEM图像进行迁移学习,新模型在验证集中分类准确率达74.11%,证明了该模型对不同成像条件下的新数据集具有一定的稳健性和泛化能力。

炭材料致密化技术及其研究进展

摘要: 炭材料种类繁多、结构特殊,并且具有优良的导电导热性、化学稳定性以及优异的力学性能,可用于导电剂、换热器和增强增韧材料等,在传统材料、功能材料、高新技术、新能源和生态环境等领域起到了举足轻重和不可替代的作用。但是炭材料通常存在一定数量的孔隙、裂纹和缺陷等,直接影响其物理性能和实际应用。致密化处理是常用的改善炭材料性能的手段,可以有效减少炭材料内部孔隙和裂纹,提高体积密度和致密程度,并改善微晶结构及取向,从而使其力学性能、导热性能和电学性能等得到大幅度提高。首先简单介绍了炭材料的种类、性质及应用,然后对炭材料的晶体结构、理论密度和内部孔隙的形成与分类进行了归纳,并强调了炭材料致密化的目的和原理; 系统总结了炭材料致密化的不同方法及技术,包括热模压烧结致密、热致收缩致密、液相浸渍增密和气相渗透/沉积增密; 同时梳理了致密化的炭材料的新兴应用,包括高性能炭纤维及其复合材料以及碳基能源存储材料; 最后对炭材料致密化的发展趋势和应用前景进行了展望。

基于短切纤维吸收剂的吸波材料研究进展

摘要:纤维吸收剂由于宽频吸波、轻质、耐腐蚀等优点,在隐身、电磁兼容领域具有广泛应用。本文从纤维吸收剂的作用机制、数值仿真方法、影响电性能的因素以及制备工艺等方面进行了论述。基于介电常数的介电损耗机制和基于阻抗的欧姆损耗机制都被用于解释该类材料的吸波机制,并得到理论和实验的验证,通过全波理论模拟可以较好地分析复杂结构和高体积浓度纤维吸收剂的电性能。纤维种类、含量、长度等参数对其电性能有较大影响,在制备工艺中选择合适的超声分散参数及分散剂尤其重要。未来可进一步研究纤维吸收剂中的电流与电场分布,明确纤维之间相互作用与耦合机制,在含量、长度等相同条件下对比纤维种类及电导率对电性能的影响,以及不同规格碳纤维之间的差异性,以期在宽频、高效、厚度等方面获得最优的性能。本综述对于设计宽频、高效吸波材料具有重要意义。

典型微纳制造技术在新型含能材料可控制备和表面改性中的应用研究进展

摘要:含能材料是武器装备发射、运载、毁伤和控制的主要能源,是实现国防安全战略的重要基石。为满足武器系统对高能、高效、高安全和能量输出精确可控新型含能材料的应用需求,亟需发展兼顾能量性能和安全性能的含能材料新技术,促进武器系统向信息化和智能化方向发展。微纳制造技术是当前各国争相发展的前沿制造技术,在泛半导体、新能源、新材料等领域已取得诸多重要应用。基于国内外相关研究,本文综述了以物理气相沉积技术、化学气相沉积技术、原子层沉积技术、等离子体技术为典型代表的先进微纳制造技术在新型含能材料领域的最新应用研究进展。首先介绍了各种先进微纳制造技术的原理和特点,分析了微纳制造技术在精确控制新型含能材料尺寸、形态、组成和结构方面的技术优势,重点阐述了微纳制造技术在新型含能材料可控制备和表面改性等方面的应用,最后提出了典型微纳制造技术在当前新型含能材料领域应用中面临的挑战以及未来发展方向。

单原子层分离膜:进展与展望

摘要:原子级制造是在原子精度对材料结构进行精准控制,是制备高端材料的变革性新技术。在原子级别对膜材料厚度和孔结构进行精密调控,开发单原子层纳米孔膜,可显著降低传质阻力,实现分子极限渗透与分离,将为膜分离领域的发展与难分离物系的突破带来新机遇。本综述介绍了多种单层纳孔膜材料(single layernanoporous membranes, SLNM),总结其纳米孔构筑方法及单层膜制备方法,探讨其在气体分离、液体分离、离子分离等领域的应用现状。最后,针对单层纳孔膜面临的机遇与挑战进行了剖析与总结,并对其未来发展方向进行了展望。

等离子喷涂用送粉器的研究进展

摘要:送粉器是等离子喷涂系统的核心部件之一,其送粉速率稳定性及其控制精度等性能指标直接影响厚度均匀性、孔隙率等涂层性能。介绍了几种典型送粉器的技术原理和特点,进一步总结了典型送粉器的应用与技术发展,并结合应用较广的刮吸式送粉器,从粉末流动性、送粉结构和智能控制三个维度阐述提升送粉速率稳定性及其控制精度的技术措施,阐明了等离子喷涂用送粉器未来的发展趋势。

氢(混)燃机用热障涂层材料及抗高温水汽性能研究进展

摘要:为实现“碳达峰”与“碳中和”目标,氢能及氢(混)燃机技术成为关键发展方向。然而,氢气燃烧存在燃烧不稳定性、局部高温及大量水汽生成等问题,因此,热障涂层抗高温水汽性能对氢(混)燃机的发展至关重要。系统性地综述了高温水汽对传统热障涂层材料(7%~8% YSZ)相稳定性、烧结行为、力学性能、热导率及抗腐蚀性能的影响。同时,深入分析了高温水汽稳定高温相、促进烧结、延缓力学性能恶化以及加速腐蚀的作用,并进行归纳和总结了相关研究成果。这些研究对设计和研发氢(混)燃机用新型热障涂层具有重要的指导意义。

材料4.0在热障涂层与环境障涂层领域的发展现状

摘要:热障涂层(TBC)与环境障涂层(EBC)作为燃气轮机、航空发动机高温部件的核心防护材料,在提升部件耐温极限与服役寿命方面发挥关键作用。然而,苛刻的服役环境要求其同时满足隔热性能、相稳定性、热膨胀匹配及抗腐蚀等多重性能指标,材料性能优化面临显著挑战;加之制备工艺复杂,缺乏高效的涂层微观结构调控手段。基于数据驱动的“材料4.0”研究范式融合大数据与数据挖掘技术,通过人工智能领域的机器学习方法,可从复杂数据中自动解析成分- 结构-工艺-性能的映射关系,为TBC与EBC的创新发展提供了全新路径。本文系统阐述了材料4.0的理论框架与典型机器学习算法,全面回顾了近年来该范式在热障涂层与环境障涂层领域的研究进展,同时指出当前存在材料数据短缺、机器学习模型可解释性差等挑战,并展望了基于机器学习方法研究的发展方向,以期推动人工智能技术在高温防护涂层领域更广泛深入的应用。

冷喷涂技术

摘要:系统综述了冷喷涂技术的发展历程与基本原理,根据气体动力学的基本原理,利用一维可压缩气体模型,推导拉瓦尔喷枪冷喷涂过程中气体特征参数的关系式,用以指导冷喷涂喷枪的设计和喷涂工艺参数的制定。针对塑性变形材料和脆性材料的性能特点,总结了两种不同性质材料冷喷涂涂层结合机制。无论是塑性材料还是脆性材料,粉末粒度及喷涂过程中粉末颗粒速度均是影响冷喷涂涂层制备及涂层质量的两个关键参数。最后简要论述了冷喷涂技术的特点及其应用,并对该项技术今后的发展进行了展望。