42、纤维增强复合材料与哈氏合金C276加工的研究进展

纤维增强复合材料与哈氏合金C276加工的研究进展

纤维增强复合材料的真空灌注制备

研究背景与材料选择

纤维增强复合材料(FRP)在众多领域展现出巨大潜力,但目前基于云母和二氧化硅不同比例的FRP复合材料制造尚未得到充分探索。本研究旨在探讨使用真空灌注工艺制造的纤维增强复合材料,涉及不同类型的聚合物、纤维和填充材料。

在制备过程中,聚合物基复合材料采用真空灌注工艺制造。制备前需计算树脂的凝胶点,依据ASTM D2471标准,对聚酯和环氧树脂进行计算。制备复合材料样品使用了玻璃纤维、聚合物和填充材料,具体信息如下表所示:
| 原材料 | 数量 |
| — | — |
| 环氧树脂 | 2 kg |
| 环氧固化剂—Aradur 951 | 200 g |
| 聚酯树脂 | 4 kg |
| 催化剂—环烷酸钴 | 100 ml |
| 聚酯固化剂—MEKP | 100 ml |
| 机织纤维毡(650 gsm) | 1 kg |
| 短切毡(425 gsm) | 1 kg |
| 皂石(二氧化硅)填料 | 500 g |
| 云母填料 | 500 g |
| 气相二氧化硅填料 | 50 g |

复合材料样品制备步骤

  1. 模具准备 :真空灌注需要高质量模具,模具应刚性且表面高光洁。理想模具应有至少6英寸的法兰用于放置密封胶带和管道。清洁模具后,涂抹常用的脱模剂。从所选模具中制备尺寸为25 mm x 15 mm、厚度1.5 - 3 mm的样品。
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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