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石墨烯/玻璃纤维制备及其性能研究

发布时间:2024-03-23 11:08
  玻璃纤维因其耐高温、耐腐蚀、高强度等优点成为航空、航天、航海、建筑等工业领域的重要材料,然而在高性能玻璃纤维研制方面,国内玻璃工业一直处于落后状态。本论文通过复合石墨烯改善玻璃纤维的力学、导电、导热等性能,扩展其在天线滤波及飞行器电磁屏蔽等航空航天领域的应用,推动国内的高性能玻璃纤维工业的发展。本文采用球磨法将分散后的氧化石墨烯和玻璃粉末混合,经高温还原烧结,再二次熔融拉丝制备石墨烯/玻璃纤维,通过对制备过程中的样品结构形貌分析,揭示了氧化石墨烯/玻璃粉体的烧结还原过程及石墨烯在玻璃纤维中的分布状态。通过对比分析不同烧结温度下石墨烯/玻璃纤维的微观结构和性能差异,结果表明,烧结温度提高可以有效增加烧结后石墨烯/玻璃块体致密性,从而降低二次熔融拉丝中纤维的气孔率,提高纤维的拉伸强度、电导率和导热系数。同时,本文测试五种不同含量的石墨烯/玻璃纤维性能,结果表明,石墨烯添加量越多,混合均匀性就变差,纤维拉伸强度并非随石墨烯添加量增加而正向提高,而纤维的电导率及导热系数随着石墨烯含量增加持续增加。此外,本文基于MATLAB软件中人工神经网络工具总结烧结温度、石墨烯含量与纤维性能之间的规律关系,...

【文章页数】:81 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
注释表
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 玻璃纤维的制备工艺
    1.3 石墨烯/玻璃纤维制备方法研究现状
        1.3.1 表面改性法制备石墨烯/玻璃纤维
        1.3.2 电泳沉积法制备石墨烯/玻璃纤维
        1.3.3 化学气相沉积法制备石墨烯/玻璃纤维
        1.3.4 熔融拉丝制备石墨烯/玻璃纤维
    1.4 石墨烯/玻璃纤维性能研究现状
        1.4.1 力学性能
        1.4.2 电学性能
        1.4.3 导热性能
    1.5 研究思路和研究内容
        1.5.1 研究思路
        1.5.2 研究内容
第二章 实验过程
    2.1 实验试剂与原料
    2.2 实验仪器与设备
    2.3 石墨烯/玻璃纤维制备过程
        2.3.1 氧化石墨烯/玻璃粉体合成
        2.3.2 石墨烯/玻璃块体熔制
        2.3.3 石墨烯/玻璃纤维拉丝
    2.4 结构和性能表征
        2.4.1 结构成分表征
        2.4.2 纤维密度测试表征
        2.4.3 纤维直径测试表征
        2.4.4 纤维拉伸强度表征
        2.4.5 纤维柔软性表征
        2.4.6 纤维导电性表征
        2.4.7 纤维导热性表征
第三章 石墨烯/玻璃纤维的成分结构及性能研究
    3.1 石墨烯/玻璃纤维成分结构分析
        3.1.1 氧化石墨烯/玻璃粉体分散性
        3.1.2 氧化石墨烯/玻璃高温还原物相分析
        3.1.3 石墨烯/玻璃纤维物相分析
        3.1.4 石墨烯/玻璃纤维微观结构
    3.2 石墨烯/玻璃纤维的力学性能分析
        3.2.1 烧结温度对石墨烯/玻璃纤维力学性能的影响
        3.2.2 纤维直径对石墨烯/玻璃纤维力学性能的影响
        3.2.3 石墨烯含量对石墨烯/玻璃纤维力学性能的影响
    3.3 石墨烯/玻璃纤维的导电性能分析
        3.3.1 烧结温度对石墨烯/玻璃纤维导电性能的影响
        3.3.2 石墨烯含量对石墨烯/玻璃纤维导电性能的影响
        3.3.3 环境温度对石墨烯/玻璃纤维导电性能的影响
    3.4 石墨烯/玻璃纤维的导热性能分析
        3.4.1 烧结温度对石墨烯/玻璃纤维导热性能的影响
        3.4.2 石墨烯含量对石墨烯/玻璃纤维导热性能的影响
        3.4.3 环境温度对石墨烯/玻璃纤维导热性能的影响
        3.4.4 石墨烯/玻璃纤维导热机理分析
    3.5 本章小结
第四章 基于MATLAB优化石墨烯/玻璃纤维的工艺参数
    4.1 石墨烯/玻璃纤维性能人工神经网络
        4.1.1 人工神经网络
        4.1.2 石墨烯/玻璃纤维性能的人工神经网络工作原理
    4.2 石墨烯/玻璃纤维性能神经网络构建
        4.2.1 人工神经网络模型样本参数选取
        4.2.2 人工神经网络结构设计
        4.2.3 人工神经网络训练
    4.3 石墨烯/玻璃纤维性能工艺参数优化
        4.3.1 石墨烯/玻璃纤维拉伸强度的人工神经网络模拟
        4.3.2 石墨烯/玻璃纤维电导率的人工神经网络模拟
        4.3.3 石墨烯/玻璃纤维导热系数的人工神经网络模拟
    4.4 石墨烯/玻璃纤维的人工神经网络误差验证
    4.5 本章小结
第五章 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 展望
参考文献
致谢
在学期间授权及公开专利



本文编号:3935829

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