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纤维增强复合材料具有良好的加工工艺性、优良的物理机械性能和吸能性。用它作为防弹材料,较金属和陶瓷具有突出的优越性。目前在世界各国应用广泛。对纤维增强复合材料进行研究,分析材料性能,对武警部队装备研究将具有一定的参考价值。 相似文献
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说起“凯芙拉”,几乎尽人皆知。这种由美国杜邦公司开发出的具有划时代意义的神奇纤维,已经成为人们心目中防弹材料的代名词,一度被称为“终极防弹材料”。而近年来兴起的超高分子量聚乙烯纤维,由于具有比“凯芙拉”更优异的性能,越来越受到人们的青睐,成为绽放在特种材料园地中的又一朵奇葩。 相似文献
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提出了一种由阻尼材料、碳纤维层合板、UHMWPE纤维层合板构成的复合防弹结构.应用LS-DYNA软件进行有限元分析,研究该结构抗7.62 mm子弹侵彻性能;通过改变结构几何参数,研究其对冲击结果的影响规律,进一步探究阻尼层的最佳涂刷位置和最优厚度.结果表明:涂刷面层阻尼对靶板抗侵彻性能提升最为显著,涂刷芯层阻尼会降低靶... 相似文献
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通过对低预氧化程度的聚碳硅烷 (PCS)纤维进行热交联处理 ,降低SiC纤维中的氧含量 ,经过二步烧成法制备出机械性能及高温耐氧化性能优良的连续SiC纤维。通过IR、XRD、SEM、元素分析仪等分析手段系统研究了研究了热交联碳化硅纤维的热交联处理的工艺条件、烧成工艺 ,研究了热交联碳化硅纤维的组成、微观结构及其与纤维的力学性能、高温抗氧化性能的关系 相似文献
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玻璃纤维增强复合材料是一种在兵器防护领域较为常用的材料,其防弹性能是评价材料特性最重要的指标之一。传统材料防弹性能的评估方法为人工实验对比数据,存在着工作量大、实验方法复杂且成本较高,检测效率低等缺陷,且评估结果容易产生较大偏差。BP神经网络(back propagation neural network, BPNN)能够通过训练自主学习规则,减少输出误差。针对传统材料性能评估方法存在的问题,研究提出了采用BPNN对玻璃纤维增强复合材料的防弹性能进行预测,减少工作量,提高材料防弹性能评估效率。针对BPNN中存在的缺陷,研究采用烟花算法(fireworks algorithm, FWA)对其权值和阈值进行优化。最终,基于改进BPNN模型,构建防弹性能预测模型。实验结果显示,FWA-BPNN模型的预测精度超过了99.5%,而PSO-BPNN模型、GA-BPNN模型、BPNN模型的预测准确率分别为99.00%、98.50%、98.06%。实验结果表明:研究提出的FWA-BPNN模型能够高效率、高精度地完成玻璃纤维增强复合材料防弹性能预测,对我国兵器装备防护领域的发展有着积极意义,可以缩减材料... 相似文献
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先驱体转化法制备连续SiC纤维无机化过程中有明显的失重和收缩,造成了纤维弯曲,从而影响了纤维的单丝强度和束丝拉伸性能。根据聚碳硅烷(PCS)纤维的无机化过程,探讨了SiC纤维弯曲的种类和形成原因,通过力学分析研究了弯曲对SiC纤维性能的影响;根据弯曲形成原因,提出利用加张热交联和加张烧成的方法解决纤维的弯曲问题,从而提高SiC纤维的性能。 相似文献
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测试了C/SiC复合材料在高温空气下的压缩、弯曲和拉伸性能,利用扫描电子显微镜分析复合材料在室温与高温条件下的断口微观形貌。结果表明:从室温升温到1 000 ℃测试温度时,C/SiC复合材料的压缩强度由247 MPa降低至78 MPa,性能降低68%;弯曲强度由480 MPa降低至277 MPa,性能降低42%;拉伸强度由247 MPa降低至152 MPa,性能降低38%。高温氧化导致界面退化,损伤材料基体与碳纤维结构,加剧了纤维断裂程度,改变了纤维与基体的结合状态,纤维增韧机制逐渐消失,导致复合材料性能下降。 相似文献
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唐双云 《武警工程学院学报》1994,(1)
本文从理论上推导出针织物的线圈长度、密度、未充满系数与单位面积重量之间的关系,定性地分析了在保证被装品服用性能和机械性能的前提下,适当加长针织物的线圈长度,可达到被装减重的效果. 相似文献
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采用黏结剂增强石蜡微胶囊保温砂浆内部微粒间的结合力,分析了黏结剂类型和掺量对石蜡微胶囊保温砂浆抗折强度、黏结强度和韧性的影响;采用纤维增韧技术提高保温砂浆的抗裂能力,分析了纤维类型和掺量对石蜡微胶囊保温砂浆力学性能和抗裂性能的影响;确定了配制石蜡微胶囊保温砂浆使用乙烯—乙酸乙烯酯共聚乳胶粉黏结剂和聚丙烯纤维,其最佳掺量... 相似文献