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题名多支化聚硫醇与环氧树脂的固化研究
被引量：14
- 1
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作者
胡张燕
吴通宇
李朝龙
王跃川
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机构
四川大学高分子科学与工程学院
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出处
《塑料》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期48-50,共3页
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文摘
环氧树脂的应用开发和性能提高依赖于新型固化剂的开发。以2,2’-二巯基乙硫醚(MES)与三羟甲基丙烷三丙烯酸酯(TMPTA)为原料,通过逐步聚合反应制备了具有多支化结构的聚硫醇,并研究了其与环氧树脂的室温固化过程。用核磁共振谱(1H NMR)和凝胶渗透色谱(GPC)测定了聚硫醇的巯基值、支化度和分子量;采用实时红外(RT-IR)跟踪研究了聚硫醇/环氧树脂的固化过程,热失重分析(TGA)表征了固化产物的热稳定性。结果表明:该固化体系与传统胺类室温固化体系相比,前固化速度明显提高,80min时巯基和环氧基的转化率可分别达到48%和36%,且热稳定性略有提高,起始分解温度为322℃。
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关键词
环氧树脂
多支化聚硫醇
室温固化
实时红外
合成
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Keywords
epoxy resin
multi-branched polythiol
room-temperature curing
RT-IR
synthesis
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分类号
TQ323.5
[化学工程—合成树脂塑料工业]
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题名基于自适应加权非凸正则化和全变分的稀疏SAR成像
被引量：3
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作者
李家强
胡张燕
姚昌华
郭桂祥
陈金立
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机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
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出处
《电讯技术》
北大核心
2023年第10期1515-1523,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62071238)
江苏省自然科学基金(BK20191399)。
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文摘
针对传统压缩感知(Compressive Sensing, CS)重构算法成像精度低及抗噪性能差等问题,提出了一种基于自适应加权极小极大凹罚函数和全变分的稀疏合成孔径雷达(Synthetic Aperture Imaging Radar, SAR)成像重建方法。首先,将加权思想同非凸函数簇中的极小极大凹罚函数结合,以进一步促进解的稀疏性;然后,与全变分判罚函数线性组合构成复合正则化器,以进一步提高抗噪性能;最后,采用交替方向乘子法求解该成像模型,并在求解过程中使用方位-距离解耦算子替换测量矩阵及其厄米特转置以减少存储空间。仿真与实测数据处理结果表明,所提方法相比于其他算法有更好的聚焦性能和重建精度。
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关键词
稀疏SAR成像
自适应加权
非凸正则化
全变分
极小极大凹罚函数
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Keywords
sparse SAR imaging
adaptive weighting
non-convex regularization
total variation
minimax concave penalty
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于多姿态角模型的SAR图像分类方法
被引量：1
- 3
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作者
李家强
胡张燕
杨广乐
陈金立
黄柏圣
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机构
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
南京信息工程大学电子与信息工程学院
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2022年第12期63-69,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62071238)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20191399)。
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文摘
针对传统合成孔径雷达(SAR)图像目标识别存在精度低、效率差的问题,提出一种多姿态角模型SAR图像分类方法。根据SAR图像姿态角敏感特性,首先将数据集按照不同方式和间距进行划分,得到不同的数据集组合,其次利用卷积神经网络训练划分后的数据集得到不同组子模型,并将效果最好的一组子模型融合成一种多姿态角模型,最后使用稀疏表示的方法对待测样本进行姿态角的角度估计,获取其姿态角信息后送入多姿态角模型中进行模型匹配,得到图像分类结果。实验结果表明,所提方法的目标识别准确率高于传统算法,在姿态角变化较小的数据集中训练得到的模型能够对目标群体进行更精确的目标类别估计。
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关键词
合成孔径雷达
自动目标识别
卷积神经网络
姿态角估计
多姿态角模型
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Keywords
synthetic aperture radar
automatic target recognition
convolutional neural network
angle estimation
multiple attitude angle model
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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