炭黑对无机开孔泡沫吸波材料反射率的影响分析

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1、炭黑对无机开孔泡沫吸波材料反射率的影响分析的性能有较大的影响，制备了不同炭黑含量的无机开孔泡沫吸波材料样品，测试了其介电常数，通过理论计算，得到了样品在X波段的反射率，对计算性能较好的样品进行了实验验证，为材料的工程应用提供了参考。1实验样品的制备无机开孔泡沫型吸波材料实验样品制备分为三步:炭黑作为氧化型吸波剂高温烧结发泡得到无机开孔泡沫型吸波材料初样;炭黑作为添加的吸波剂，配置能浸渍初样的含炭溶液;将溶液完全浸渍到初样中并烘干。试验分别制备了炭黑体积含量为0.1%,0.5%,1.5%,2%和3%的样品。2电磁参数的测量材料电磁参数测量主要用矩形波导和同轴传输线。在小损耗时，有许多比较成熟的

2、方法如微扰法。但该方法对于大损耗的吸收材料的测量无能为力。对损耗在0.1以上的中、大损耗材料，常用的方法有:驻波法和网络法。驻波法的优点是不需要复杂的仪器设备，通过测量测量线中在终端短路、开路两种状态的驻波变化来获得材料的电磁参数。网络法将介质试样段看成是一个对称二端口网络，而介质的电磁参数可以根据等效网络参数计算。文中实验采用网络法，主要测试设备是矢量网络分析仪，测试方法参考GJB5239-201X《射频吸波材料吸波性能测试方法》。3结论炭黑的含量对无机开孔泡沫材料的电磁特性有较大的影响，根据驻波法测试结果，随着炭黑含量的增加，无机泡沫材料介电常数实部和虚部均增大，炭黑含量低于2%时，增加

3、缓慢，炭黑含量高于2%时，增加较快。通过理论计算，炭黑含量对样品反射率有很大影响，体积含量为0.1%,0.5%,1.5%和2%的样品在X波段内反射率波动较大，特性不稳定，含量3%的样品在X波段内计算值变化幅度较小。根据计算结果，进行试验验证。内容简介：道岔转换设备外锁闭装置及安装装置是保证提速和重载线路运输安全的重要设备，外锁闭装置及安装装置通过电动转辙机的牵引来实现道岔的解锁和锁闭。如果转辙机中重要结构出现损伤，将会直接影响转辙机的工作，甚至会导致转辙机失效而引发论文格式论文范文毕业论文道岔转换设备外锁闭装置及安装装置是保证提速和重载线路运输安全的重要设备，外锁闭装置及安装装置通过电动转辙

4、机的牵引来实现道岔的解锁和锁闭。如果转辙机中重要结构出现损伤，将会直接影响转辙机的工作，甚至会导致转辙机失效而引发安全事故。为保证转辙机安全、可靠，在生产线上，转辙机的每个重要组成零件在铸造、加工过程中，主要工序之后都要继续进行多种结构损伤检测工序，来保证有结构损伤的试件被及时剔除掉。在生产线上，现在最普遍使用的有磁粉法、渗透法、超声波检测方法等三种损伤识别方法。但是这三种方法效率低，对零件进行全检非常困难。因此，生产现场需要一种方便、高效和快速的检测方法。声音信号采集具有非接触、方便、速度快等特点，基于声音信号的结构损伤识别方法简单、高效，适合于工业生产线上应用。从本质上来说，声音和振动一

5、样，是能够反映机器零件工作状态的重要信息来源。近年来，基于声音信号的结构损伤识别技术吸引了研究者越来越多的关注。声音信号分析方法开始于80年代的中期，在90年代发展较快，目前已经在许多领域获得了应用。从国外看，美国的Curtiss-Weight曾经组建了一套声学分析诊断系统，该系统主要用于诊断军用发动机及其相联的动力系统，Pride确定了柴油发动机的作用力与所发出的噪声之问的关系。另外KatsuhikoShibata等人通过对称点阵、小波变换等方法将噪声信号用图表方式表示出来，在轴承故障诊断中取得了较好的效果;一些研究学者也都在尝试着从声音信号中提取出来机器的运行状况信息，利用有限的传统时域

6、或者频域的方法来提取出相应的信号特征。例如采取发动机某些零件的声场信号，从中可以发现发动机某些零部件磨损、松动引起的异常冲击波形，或者根据某些特征频率来识别故障等。国内也有许多学者在基于声音信号方面做出了大量工作，但是利用声音信号对机器零件结构进行损伤识别目前还未见相关报道。研究了基于核主分量分析的声音信号特征选择方法和基于支持向量机的结构损伤识别方法，构建了一种基于声音信号的结构损伤识别模型，并将该模型应用于现场零件的检测中。1核主分量分析的基本原理传统的主分量分析法声传感器采用MP201型号的传声器，灵敏度为49.SmvPa，采集器为LMS。选择采样频率为41000Hz，采集到的数据长度

7、为32768,测点距声源大约0.5m。选择了距离固定端130mm处作为激励点，用力锤敲击作为激励。此次实验一共采集了42组正常悬臂梁、33组工况一有损伤悬臂梁、35组工况二有损伤悬臂梁和33组工况三有损伤悬臂梁的声音信号。3)特征提取在对采集得到的悬臂梁声音信号进行了降噪、去均值等预处理以后，提取其13个时域特征、16个频域特征和16个小波包能量。4)特征选择利用核主分量分析方法进行特征选择。选择最常用的径向