32、材料研究:预结晶ZLS与PNIPAM的特性探索

材料研究:预结晶ZLS与PNIPAM的特性探索

在材料科学的研究领域中,对不同材料的性能和特性进行深入探究,有助于推动其在各个行业的应用。本文将聚焦于预结晶氧化锆增强硅酸锂(ZLS)的断裂行为,以及通过乳液聚合合成的聚(N - 异丙基丙烯酰胺)(PNIPAM)的理化性质。

预结晶ZLS的断裂行为研究

在纳米级机械测试中,预结晶ZLS的脆性本质得以显现。由于脆性材料固有的脆性,理解其断裂机制颇具挑战。不过,随着技术的进步,如今能够制备玻璃陶瓷的微柱结构,并通过压缩试验来了解其响应。

研究发现,对于像预结晶ZLS这样的脆性材料,能够观察到以严重弯曲形式出现的塑性变形。然而,在宏观或微观尺度的机械测试中,很难制备出预结晶材料的圆柱形样本。而且,当进行微观或宏观压缩时,材料会发生脆性断裂,难以观察到脆性断裂变形之前的延性变形。这表明,微观尺度的微柱压缩测试对于研究脆性材料的行为和断裂机制是有益的。

研究总结如下:
- 预结晶ZLS以脆性断裂为主,但也观察到了延性变形。
- 预结晶ZLS中的应力下降对应于压缩过程中引发的裂纹萌生和扩展。
- 预结晶ZLS表现出压缩引起的严重弯曲、微裂纹和轴向裂纹分裂的断裂行为。

PNIPAM的合成与特性表征

PNIPAM是一种功能性高分子材料,在药物递送、组织工程和伤口敷料等行业有广泛应用。它可以有交联和线性两种结构,合成方法的选择会极大影响其材料性能。市售PNIPAM成本较高,而通过乳液聚合进行内部合成是一种经济有效的研究替代方案。

材料与方法
  • 材料 :使用97%纯度
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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