导读:本文包含了玻璃纤维布论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:玻璃纤维,叶片,风电,电子,装置,运动学,织布机。
玻璃纤维布论文文献综述
[1]（2019）在《一种玻璃纤维布织机胚布表面落浆及毛羽清除装置与织布机》一文中研究指出公布号:CN209276732U公布日:2019.08.20申请(专利权)人:宏和电子材料科技股份有限公司[中国]发明人:吴慧强;曾莹;王正东[中国]摘要:本专利述及一种玻璃纤维布织机胚布表面落浆及毛羽清除装置与织布机,述及玻纤布织造技术领域。本专利在现有的喷气织机的结构基础上,新增两组清除装置,并将分别其安装于织布机开口打纬后的第一根罗拉处及卷取轴的前一罗拉(本文来源于《玻璃纤维》期刊2019年05期）
王景华,张磊安,魏修亭,黄雪梅[2]（2019）在《风电叶片玻璃纤维布铺层装备承载横梁的力学分析及补偿应用》一文中研究指出为了获取风电叶片玻璃纤维布铺层装备承载横梁的结构力学性能,文章对承载结构进行试验,得到其弯曲夹角为0.034 6°,高度收缩量为3.03 mm。通过建立承载横梁的有限元模型,得到了横梁受力变形关系,并进一步构建了补偿方程。模拟及现场试验结果表明,基于有限元法的装备力学分析能较真实反映承载横梁的工作特性,补偿方程能有效弥补横梁变形,变形误差小于0.16 mm。(本文来源于《可再生能源》期刊2019年08期）
任茹,景军锋,张缓缓,苏泽斌[3]（2019）在《基于字典学习的电子级玻璃纤维布缺陷分类》一文中研究指出在电子级玻璃纤维布的缺陷分类中,由于每类缺陷特征的多样性以及其丰富的几何结构的存在,用于分类的特征提取方法具有挑战性。提出了一个自动发现特征的框架,即结构不相关性字典学习(dictionary learning with structured incoherence, DLSI)用于提取每类缺陷的特征,并贡献了电子级玻璃纤维布的数据集。首先,利用DLSI学习每类图像的缺陷特征得到一个特定类字典,该字典适合于表示来自该类的电子级玻璃纤维布缺陷,同时很难表示来自其他类的缺陷图像;接着对于待分类图像,利用学习到的特定类字典对其进行重构,得到相应的重构误差;最后根据误差最小准则对待分类图像进行分类。所提出的方法在玻璃纤维布数据集上的平均分类准确率可达96.33%,显示了DLSI模型对玻璃纤维布缺陷分类的适用性。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年13期）
杜学勤[4]（2019）在《玻璃纤维布卷装形式在降低成本中的作用》一文中研究指出介绍了玻璃纤维布传统卷装形状及传统布卷在包装运输环节对产品成本的影响,优化了玻璃纤维布卷形状,阐述了优化后玻璃纤维布卷装形式在包装运输过程中对降低成本的作用。(本文来源于《玻璃纤维》期刊2019年03期）
陈传训,张华强,刘卫生,杨先海[5]（2019）在《兆瓦级风电叶片玻璃纤维布自动铺层系统研究与设计》一文中研究指出为解决风电叶片玻璃纤维布人工铺层劳动强度大、效率低及有损健康的问题,通过对风电叶片玻璃纤维铺层原理及工序进行研究,设计了一套风电叶片玻璃纤维布自动铺层系统,采用先进传感器信息采集技术、自动控制原理技术、信息融合技术等,可根据叶片外形轮廓进行路径的最优规划和布辊姿态及放布速度的自适应调整。结果表明,所设计的铺层系统稳定性好,铺层效率高,极大地降低了劳动强度,具有很强的工程应用价值。(本文来源于《玻璃钢/复合材料》期刊2019年06期）
张磊安,王景华,黄雪梅,刘卫生,魏修亭[6]（2019）在《风电叶片玻璃纤维布铺层装备的运动学分析》一文中研究指出针对风电叶片玻璃纤维布铺层过程的多自由度特性,开发一套自动化铺层装备。对布辊回转单元构建基于双坐标系的位姿变换矩阵,得到布辊的运动学模型,并获得影响铺层路径及速度的因素,可视化得到玻璃纤维布的铺层曲面轨迹。采用该装备进行现场铺布试验表明,叶片模具的实际曲面,仿真与试验的铺层路径轨迹误差不超过20 mm,速度误差小于1.5 mm/s,机构的试验误差符合玻璃纤维布铺层的技术要求,可为后续铺层控制算法开发奠定了理论依据。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年05期）
[7]（2019）在《一种玻璃纤维布浸胶系统及玻璃纤维布浸胶方法》一文中研究指出公开(公告)号:CN109056238A公开(公告)日:2018.12.21申请(专利权)人:龚大娇发明人:龚大娇摘要:本发明涉及一种玻璃纤维布浸胶系统及玻璃纤维布浸胶方法,包括壳体、振荡机构与辅助机构,所述壳体中部安装有振荡机构,壳体前后两侧对称开设有滑动槽,壳体左侧从上往下(本文来源于《玻璃纤维》期刊2019年02期）
[8]（2019）在《一种电子级玻璃纤维布表面清洁装置》一文中研究指出公布号:CN109576925A公布日:2019.04.05申请(专利权)人:河南光远新材料股份有限公司发明人:李志伟;代义飞摘要:本专利述及一种电子级玻璃纤维布表面清洁装置,包括刷洗机构和烘干机构,所述刷洗机构和烘干机构两侧的中部均安装有封口带,且电子布经传动通过封口带之间,所述刷洗机构包括刷(本文来源于《玻璃纤维》期刊2019年02期）
殷鹏,景军锋[9]（2019）在《应用深度迁移学习的电子级玻璃纤维布分类》一文中研究指出针对现有的玻璃纤维电子布表面缺陷分类效率低、错误率高等问题,提出了一种基于深度迁移学习的分类方法。首先,对所有的图像数据进行压缩、旋转和添加噪声等预处理操作;其次,引入ResNet网络,将特征提取层得到的特征进行迁移,并加入了批规范化层、激活层和全连接层等几层网络组成分类器层,进而构建一个新的深度迁移学习网络;最终训练得到电子布缺陷分类模型。利用电子布缺陷图像样本数据集进行验证,实验结果表明,应用该方法的缺陷分类正确率达到了99.1%,且实时性良好,能满足实际工业需求。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年03期）
倪楠楠,夏璐,张文宇,陈旭,益小苏[10]（2019）在《苎麻纤维布和玻璃纤维布混杂铺层复合材料的力学性能》一文中研究指出利用真空吸注成型(vacuum resin absorbable molding,VRAM)工艺制备苎麻纤维布与玻璃纤维布混杂铺层的环氧树脂基复合材料。测定复合材料的损耗因子、储能模量的温度谱和力学性能;利用单悬臂梁共振实验测量复合材料的共振频率和自由振动衰减曲线并计算出了阻尼因子。用有限元软件对其共振频率和自由振动衰减实验进行仿真分析。结果表明:通过苎麻纤维布/玻璃纤维布的混杂铺层,能够实现材料阻尼性能和力学性能的可控调节,充分发挥复合材料可设计性强的优势。其中RGR铺层的复合材料的损耗因子比纯玻璃纤维板提高了1.4倍,而拉伸强度比纯苎麻纤维板提高了3倍多;自由振动的有限元模拟曲线和实验曲线基本吻合,表明可以通过模拟软件实现复合材料的虚拟振动测试,从而为材料性能预测和设计提供方便。(本文来源于《材料工程》期刊2019年02期）
玻璃纤维布论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了获取风电叶片玻璃纤维布铺层装备承载横梁的结构力学性能,文章对承载结构进行试验,得到其弯曲夹角为0.034 6°,高度收缩量为3.03 mm。通过建立承载横梁的有限元模型,得到了横梁受力变形关系,并进一步构建了补偿方程。模拟及现场试验结果表明,基于有限元法的装备力学分析能较真实反映承载横梁的工作特性,补偿方程能有效弥补横梁变形,变形误差小于0.16 mm。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
玻璃纤维布论文参考文献
[1]..一种玻璃纤维布织机胚布表面落浆及毛羽清除装置与织布机[J].玻璃纤维.2019
[2].王景华,张磊安,魏修亭,黄雪梅.风电叶片玻璃纤维布铺层装备承载横梁的力学分析及补偿应用[J].可再生能源.2019
[3].任茹,景军锋,张缓缓,苏泽斌.基于字典学习的电子级玻璃纤维布缺陷分类[J].电子测量技术.2019
[4].杜学勤.玻璃纤维布卷装形式在降低成本中的作用[J].玻璃纤维.2019
[5].陈传训,张华强,刘卫生,杨先海.兆瓦级风电叶片玻璃纤维布自动铺层系统研究与设计[J].玻璃钢/复合材料.2019
[6].张磊安,王景华,黄雪梅,刘卫生,魏修亭.风电叶片玻璃纤维布铺层装备的运动学分析[J].太阳能学报.2019
[7]..一种玻璃纤维布浸胶系统及玻璃纤维布浸胶方法[J].玻璃纤维.2019
[8]..一种电子级玻璃纤维布表面清洁装置[J].玻璃纤维.2019
[9].殷鹏,景军锋.应用深度迁移学习的电子级玻璃纤维布分类[J].电子测量与仪器学报.2019
[10].倪楠楠,夏璐,张文宇,陈旭,益小苏.苎麻纤维布和玻璃纤维布混杂铺层复合材料的力学性能[J].材料工程.2019
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