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通过界面聚合法合成了一种线性富磷化阻燃剂(LPRFR),将LPRFR与可膨胀石墨(EG)复配制备了阻燃聚氨酯泡沫(RPUF),使用红外光谱分析仪、核磁共振分析仪对阻燃剂LPRFR的化学结构进行了表征,并通过极限氧指数仪、锥形量热仪、扫描电子显微镜和红外光谱分析仪对RPUF的燃烧性能、微观形貌和化学结构进行了分析。结果表明,仅10 %(质量分数,下同)的LPRFR 与8 %EG复配后,RPUF的极限氧指数(LOI)便达到26.1 %;LPRFR和EG能大幅降低RPUF的热释放速率,并提高基体的成炭能力; LPRFR参与了燃烧过程中的成炭反应,形成了含P—O—C及P=O结构的高质量炭层,有效隔绝了氧气和热量;LPRFR是一种对于聚氨酯泡沫阻燃性能优异的新型阻燃剂。 相似文献
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对锡青铜QSn7-0. 2强力旋压成形过程进行了不同进给比、首轮压下比和轴向错距下的有限元仿真模拟。利用田口算法对仿真结果进行了优化,得到了不同工艺参数对内径公差和圆度误差的影响。利用数控强力旋压机对锡青铜QSn7-0. 2进行了强力旋压成形,并利用圆度仪测量了旋压件的内径公差和圆度误差。结果表明:当进给比为0. 6 mm·r-1、首轮压下比为50%、轴向错距为4 mm时,强力旋压连杆衬套具有最优的内径公差和圆度误差。各工艺参数对内径公差的显著影响顺序为:进给比首轮压下比轴向错距;对圆度误差的显著影响顺序为:进给比轴向错距首轮压下比。 相似文献
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为了实现对连杆衬套强力旋压轴线直线度误差的预测,从而改善连杆衬套的性能,基于MATLAB平台,建立了减薄率、进给比、首轮压下比与轴线直线度误差之间的RBF神经网络模型。用仿真数据对其进行训练,然后预测内、外轴线的直线度误差。并将预测值与仿真值比较,得出RBF神经网络预测误差百分比,与实测值进行比较,验证RBF神经网络在实际生产中的预测性能。再与同样条件下所建立的BP神经网络预测误差百分比对比。发现RBF神经网络可以用来预测连杆衬套强力旋压轴线的直线度误差,并且比BP神经网络收敛速度及学习速率更高,训练过程更稳定,预测精度更高。 相似文献
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作为动画体系的一种,建筑动画就是将动画技术应用在建筑领域,通过三维软件更全面之冠的展现建筑美,本文就是在设计与制作应用等方面介绍建筑动画技术。 相似文献
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在分析研究水下非转移等离子弧特性的基础上,发现了现有湿法水下等离子喷涂存在的问题及原因,即没有解决好水介质与等离于弧相互作用的问题.针对此问题,采取了简便易行的措施,喷涂Al包Ni粉末试验表明,该方法不仅工艺上可行,而且涂层与基体间结合紧密,产生了冶金结合. 相似文献