水化硅酸钙(C?傆bS?傆bH)作为水泥基胶凝材料的基因, 其结构变化对混凝土宏观性能发展至关重要。为了明确纤维素纳米晶(CNCs)在水泥中的改性机理, 采用共沉淀法制备C?傆bS?傆bH凝胶, 探讨了CNCs的形态效应及成核效应对C?傆bS?傆bH凝胶结构的影响。基于X射线衍射、透射电子显微镜、纳米压痕以及核磁共振等测试, 结果显示CNCs表面携带的羟基(-OH)可络合Ca2+, 随后与溶液中的SiO42-反应形成C?傆bS?傆bH凝胶, 包裹在CNCs周围形成致密的网络结构。CNCs为C?傆bS?傆bH凝胶的沉淀和生长提供了额外的成核位点, 促进了C?傆bS?傆bH凝胶聚合度的降低以及链长的缩短, 并且显著提升了高密度C?傆bS?傆bH凝胶的含量。

为了从目标图像上提高直线电机动子位置测量的精度、抗干扰性和实时性,引入了一种基于相关峰精确内插(FICP)的图像位移测量方法,并采用深度学习算法优选出具有强鲁棒性的栅栏图像。首先,控制栅栏条纹的宽度标准差和平均灰度梯度,生成一系列栅栏条纹图像。其次,结合线性调频Z变换和FICP算法计算相邻目标图像的位移值。然后,用位移估计值的均值误差作为评价指标,用深度神经网络建立栅栏图像质量优选模型,筛选出具有强鲁棒性的非周期栅栏图像。最后,利用线扫描相机获取运动过程中的一维栅栏图像信号,并根据棋盘标靶法确定系统的标定系数,得到实际位移值。仿真和实验结果表明,优选出的非周期栅栏图像能有效提高测量精度,证明了本方法的正确性。