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具有高应变感应和冲击电阻性能的柔性和多功能复合材料
摘要：智能防护服的开发将有助于检测接触体育，交通碰撞和其他事故的伤害。ECOFLEX，间隔织物和基于石墨烯的气凝胶的组合提供了多功能复合材料。在应变范围为40〜55％的应变敏感性，压力灵敏度为0.125 kpa -1在0〜15 kPa的压力敏感性，温度灵敏度为-0.648°C -1。进行50次撞击测试后，其保护系数仅从60％下降到55％。此外，它显示了热绝缘性能。有限元数值模拟分析的压缩和影响过程结果与实验结果非常吻合。ECOFLEX/AIRGEL/SPACER织物传感器表现出简单的结构，较大的压力应变，高灵敏度，柔韧性和易于制造，使其成为抗击负荷的智能保护服装的候选者。
用于修复有机污染物的多孔生物聚合物复合材料的最新进展
摘要：对清洁和可持续环境的重要性以及人口和技术的快速增长的意识日益增加，这使人们强烈倾向于解决废水处理问题。这种全球关注点促使个人优先考虑废水的适当管理和净化。有机污染物非常持久，由于其破坏性影响，有必要将其从废水中清除。在过去的十年中，多孔有机聚合物（POP）由于研究人员在去除各种类型的污染物方面的有效性而引起了人们的兴趣。多孔生物聚合物似乎是流行音乐中合适的候选者。可持续的消费和环境保护，以及减少有毒化学物质的消耗，是使用生物聚合物在准备有效复合材料去除污染物的优点。与其他POP一样，含有多孔生物聚合物的复合材料可以通过吸收，膜过滤或氧化和光催化作用去除各种污染物。尽管基于多孔生物聚合物的复合材料在去除污染物时表现出相对较好的性能，但其强度不足会限制其性能。另一方面，与其他流行音乐相比，包括共价有机框架的性能较弱。因此，多孔有机生物聚合物通常用于与其他化合物的复合材料中。因此，似乎有必要研究这些复合材料的性能并研究使用复合组件的原因。这篇综述详尽地研究了使用含有多孔生物聚合物的复合材料的最新进展，以吸附剂，膜，催化剂等的形式去除有机污染物。讨论了有关在复合材料构建中使用每个组件的机理，复合功能的信息。以下内容为未来的机会提供了从生物聚合物制备多孔复合材料的愿景。
delignit和Amorim Cork Composites发射光纤，以提高电池的可持续性
Delignit Group开发，生产和销售由品牌名称Delignit制成的可再生原材料制成的生态材料和系统解决方案。作为领先的汽车集团的公认开发，项目和连续供应商，脱口机集团是世界市场的领导者，是为汽车行业提供货物湾保护和货物保护系统的轻型商用车的领导者。具有各种应用程序和垂直集成在其行业中是独一无二的，Delignit Group为许多其他技术领域提供服务，例如，作为全球范围内的轨道车辆制造商的系统供应商。Delignit Solutions具有出色的技术特性，除其他外，还使用了乘用车中的后备箱地板，用于汽车大篷车的室内设备以及用于工厂和物流建筑的特殊地板以及改善建筑安全标准。
用于氢气输送和储存的可持续复合材料
– 开发可扩展的解决方案，满足 EOL 时有效回收 COPV 的需求。– 保留回收碳纤维 90% 以上的机械性能和原始长度 – 从 COPV 中回收 90% 以上的树脂，并研究将树脂重新用于新复合材料/压力容器的实用性
二氧化钛对高温硫化硅橡胶复合材料的治疗特性和物理机械性能的影响
硅胶橡胶（SIR），一种重要的弹性体，由于其独特的特性而广泛用于生产各种工程和一般产品。尽管具有显着的特性，但基于SIR的产品仍需要抗微生物剂，例如二氧化钛，TIO 2，以消除黑色霉菌问题。仍然，添加该试剂会改变复合材料的加工性以及物理和机械性能。这项研究研究了添加不同TiO 2含量作为填充硅橡胶复合材料的加工性，物理性能和机械性能的影响。使用两圈磨坊制备了20-耐度高温风化（HTV）的爵士，在0.0、0.3、0.6和1.2 wt％的情况下加固。结果表明，以0.3 wt％TIO 2加强的爵士复合材料表现出最佳性能，其拉伸强度为1.49 MPa，突破时伸长率为340.87％，模量为0.664 MPa，Modulus中的100％，Modulus 300％的0.822 MPA和Modulus 500％的0.954 mpa的300％。此性能可以归因于此浓度下TIO 2和硅橡胶颗粒之间的有效交联密度以及有效的相互作用。结构和形态分析进一步证实了结果。因此，可以推断出，用0.3 wt％二氧化钛固化的硅橡胶具有制定需要抗菌特性的有机硅橡胶化合物的潜力。
SB2SI2TE6添加剂的协同组合，以增强BI0.4SB1.6TE3的复合材料的平均ZT和单LEG设备效率
热电材料对于废热收集非常有前途。尽管热电材料研究多年来一直在扩展，但基于二紫外线的合金仍然是近室温应用的最佳选择。在这项工作中，通过将BI 0.4 SB 1.6 TE 3与新兴的热电材料SB 2 SI 2 TE 6混合来实现≈38％的ZT（300-473 K）至1.21，这是实现的，这比大多数Bi Y SB 2-2- Y SB 2- Y SB 2- Y Y TE TE 3 - 基于大多数的组合。BI 0.4 SB 1.6 TE 3矩阵和SB 2 Si 2 Si 2 Si 2 TE 6基于有序的原子布置之间的独特接口区域促进了这种增强，从而促进电荷载体以最小的散射运输，从而克服了一种限制ZT ZT增强的ZT ZT增强的ZT。同时，同一区域中的高密度脱位可以有效地散射声子，从而将电子传输解耦。这会导致373 K时热电质量因子的56％增强，从原始样品的0.41到复合样品的0.64。在𝚫 t = 164 K时以高效效率为5.4％的单腿设备进一步证明了SB 2 SI 2 SI 2 TE 6合成策略的效率，以及在改善相对低的材料的材料性能方面的降水 - 矩阵界面微观结构的重要性。
从卫星图像中基于变压器的雷达复合材料的现象
摘要：天气雷达数据对于现象和数值天气预测模型的组成部分至关重要。虽然天气雷达数据以高分辨率提供了有价值的信息，但其基于地面的性质限制了其供应能力，这阻碍了大规模应用。相比之下，气象卫星覆盖了较大的域，但具有更粗糙的重置。然而，随着数据驱动方法和地球静止卫星上的现代传感器的快速发展，新的机会正在出现，以弥合地面和太空观测之间的差距，最终导致更熟练的天气预测以高准确性。在这里，我们提出了一个基于变压器的模型，用于使用最多2小时的卫星数据进行基于接地的雷达图像序列。预测在不同的天气现象下发生的雷达场，并显示出鲁棒性，以防止快速生长/衰减的领域和复杂的场结构。模型解释表明，以10.3 m m（C13）为中心的红外通道包含所有天气条件的熟练信息，而闪电数据在恶劣天气条件下的相对特征最为重要，尤其是在较短的交货时间。该模型可以支持在大型范围内进行降水，而无需明确需要雷达塔，增强数值天气预测和水文模型，并为数据筛选区域提供雷达代理。此外，开源框架有助于朝着操作数据驱动的NOWCASTING的进步。
与人工神经网络的木聚合物复合材料的机械性能建模Mustafa AltayEroğlu，A， * Suat Altun，B和HasanHüsey
Mechanical properties (tensile strength (TS), modulus of elasticity in tensile (MET), flexural strength (FS), modulus of elasticity (MOE)) of the material to be obtained depending on the production parameters in the production of high-density polyethylene (HDPE) wood-polymer composites with Scots pine wood flour additive were predicted using Artificial Neural Networks (ANN) model and without破坏性测试。在研究的第一阶段，使用来自56种不同研究的有关木材聚合物复合材料的机械性能的不同研究开发了ANN模型。在第二阶段，为了确定模型的可靠性，使用未在模型的训练和测试中使用的输入参数估算输出值。基于相同的输入参数，产生了测试样品，并进行了机械测试。通过考虑平均绝对百分比误差（MAPE）值来比较从实验和ANN模型中获得的结果。在ANN模型的训练和测试阶段获得的测定系数（R 2）值均高于0.90。通过这种方式，ANN模型成功预测了木材聚合物复合材料的机械性能。由于从机械测试获得的大多数MAPE值低于10％，因此该模型被认为是可靠的模型。doi：10.15376/biores.19.3.4468-4485关键字：拉伸强度；弯曲力；弹性模量； HDPE; MAPE联系信息：A：Safranbolu的互助设计系，Safranbolu西YılmazDizdar职业学校，卡拉布克大学，Safranbolu/Karabuk，土耳其； B：土耳其卡拉布克大学卡拉布克大学技术学院工业设计工程系；答：土耳其杜兹克大学的林产品工业工程，杜兹斯大学林业教师； *通讯作者：altayeroglu@karabuk.edu.tr简介
