高压中温下聚合物成型流变行为的层析图像无损测量技术

本文主要探讨了"成型中的聚合物物料流变行为的层析图像测量与分析"这一关键领域的研究。作者李礼夫和王增昌，来自华南理工大学机械与汽车工程学院，针对处于高压和中温环境下的密闭成型设备，提出了一种无损测量方法，旨在揭示物料在成型过程中的形变和流动特性。 首先，他们利用物料层析图像测量系统获取成型设备和聚合物物料的复合层析图像。这种系统能提供丰富的信息，但为了精确区分目标（物料）与背景，研究者采用了目标与背景分割误差最小化的图像处理技术，从复杂图像中提取出物料的清晰图像。 接着，作者引入多参数的图像分割算法，包括时间、空间和物质吸收系数等，对物料层析图像进行深入特征提取。这有助于理解物料随时间和空间的变化，以及其内部结构对流变性能的影响。他们采用了高维贯穿和低维分凝的层析链算法进行图像识别，这是一种高效的方法，能够准确地解析物料的复杂结构。 物质吸收系数阈值算法在此研究中也发挥了重要作用，它被用来定量测量物料层析特征的结构形态，进一步揭示其物理性质。通过对这些特征的结构形态进行测量，可以推断出物料在成型过程中的流变行为模式。 研究者还关注于物料层析特征结构在成型设备中的几何特征量及其分布，这些信息对于理解和预测物料在高温高压下行为变化至关重要。通过这种方式，他们能够深入理解物料的动态响应，这对于优化成型工艺和提高产品质量具有实际意义。 最后，文章总结了层析图像测量实验的结果，并对其进行了详细的讨论。整个研究工作结合了计算机层析技术与聚合物成型加工领域的专业知识，为深入理解聚合物材料在极端条件下流变行为提供了新的测量手段和理论支持。该研究被归类在自然科学和技术领域，特别是TQ320.663（材料科学）、TH878.1（成像技术）和TP391.41（机械工程）分类下，表明了其在学术界的重要地位。