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1.
对纳米二氧化钛/聚丙烯酸酯复合乳液的制备方法进行了综述,并对其存在的问题和未来的发展前景进行了展望。  相似文献   
2.
采用γ-巯丙基三甲氧基硅烷(KH590)对纳米二氧化硅表面进行接枝改性,研究KH590用量、反应时间和反应温度等对纳米二氧化硅相对接枝率和粒径的影响;采用红外光谱(FT-IR)和扫描电子显微镜(SEM)等手段对改性前后的纳米二氧化硅进行表征。结果表明:KH590通过水解后与二氧化硅粒子表面的羟基发生反应,成功接枝到纳米二氧化硅表面;其最佳工艺条件为:KH590用量为二氧化硅质量的15%,反应温度为80℃,反应时间为10 h,其相对接枝率达到10.3%;与未改性纳米二氧化硅相比,其平均粒径明显变小,分散性及亲油性明显变好。  相似文献   
3.
采用硅烷偶联剂KH550对氧化铝表面进行改性,并以改性氧化铝为导热填料,以环氧树脂为基体树脂,自制的聚氨酯预聚体为柔性改性剂,制备了氧化铝/环氧树脂/聚氨酯导热复合材料。采用红外光谱对KH550改性氧化铝的结构进行了表征,探讨了影响复合材料热导率的主要因素,研究了改性氧化铝用量对复合材料力学性能的影响,并利用扫描电镜对复合材料的微观结构进行了观察。结果表明,KH550已通过化学键接枝在氧化铝表面。随着KH550改性氧化铝用量的增加,复合材料的拉伸强度逐渐增大,而导热率和断裂伸长率呈现先上升后下降的趋势。当改性氧化铝的用量为150 phr时,复合材料的导热率达到最大值0.66 W/(m·K),拉伸强度和断裂伸长率分别为37.2 MPa和1.62%。随着m(PUA)/m(EP)的增大,复合材料的导热率相应下降,适宜的m(PUA)/m(EP)为15/85。  相似文献   
4.
研究了轧制态Mg-6Bi-xSn (x=0,1,2,3,%,质量分数) 4种合金的组织演变和腐蚀性能。结果表明:研究合金均表现出等轴晶组织和少量的孪晶组织,随着Sn含量的增加,平均晶粒尺寸分别为 (15.63±1.37),(13.71±1.15),(10.86±1.39) 和 (12.29±1.15) μm;第二相体积分数分别为 (3.56±0.06)%,(3.67±0.09)%,(3.76±0.36)%和 (9.58±0.69)%。另外,随着Sn含量的增加,腐蚀速率先减小再增大,这是因为晶粒细化和第二相颗粒增加竞争机制的结果,Mg-6Bi-2Sn合金由于其均匀的微观组织而表现出最佳的耐腐蚀性能。  相似文献   
5.
研究了对甲基苯酚-双环戊二烯-异丁基化树脂(KY-616)和4,6-二辛基硫代甲基邻甲酚(JY-1520)在顺丁橡胶中的抗热氧老化性能和耐抽提性能以及自身的热稳定性能。结果表明,抗氧剂KY-616在顺丁橡胶中的抗热氧老化性能及其自身热稳定性能均优于抗氧剂JY-1520,其在顺丁橡胶中的耐抽提性能略低于抗氧剂JY-1520。  相似文献   
6.
对比研究了对甲基苯酚-双环戊二烯-异丁基化树脂(KY-616)、苯乙烯化苯酚(SP)和2,6-二叔丁基-4-甲基苯酚(BHT)三种抗氧剂对顺丁橡胶(BR)的抗热氧老化作用,利用TG表征了其热稳定性能。通过KY-616与硫代二丙酸双十三醇酯(DTDTP)复配,研究了DTDTP用量对BR抗氧化性能的影响。结果表明,抗氧剂KY-616对BR的抗热氧老化性能与SP相当。而BR在经过较长时间的加速热氧老化后,KY-616和SP的抗氧化性能明显优于抗氧剂BHT;KY-616的热稳定性能优异,其起始温度达到302℃,远高于抗氧剂SP和BHT;KY-616与DTDTP具有良好的协同抗氧化作用。  相似文献   
7.
8.
KH-570改性纳米二氧化钛的制备及其分散性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以乙醇为分散介质,采用γ-甲基丙烯酰氧基丙基三甲氧基硅烷(KH-570)对纳米二氧化钛进行化学改性,研究了KH-570用量、反应时间和反应温度对TiO2接枝率和亲油化度的影响;采用红外光谱(FT-IR)和激光粒径分析(DLS)等手段表征了KH-570改性TiO2粒子的结构及其分散性.结果表明:KH-570成功接枝到TiO2表面.当KH-570用量为TiO2的15%(质量分数),反应温度为60℃,反应时间为6h时,改性效果最好:接枝率达到8.9%,亲油化度达到56%;与未改性的TiO2相比,KH-570改性TiO2的平均粒径明显减小,分布变窄.  相似文献   
9.
采用预乳化及种子乳液聚合方法制备了纳米二氧化钛/丙烯酸酯复合乳液,研究了丙烯酸(AA)、过硫酸钾(KPS)、乳化剂及纳米二氧化钛用量对聚合反应稳定性的影响,并采用红外光谱对复合乳胶膜的结构进行了表征。结果表明:当AA、KPS、乳化剂和纳米二氧化钛的用量分别为3.0%,0.5%,3.3%和2.0%时,体系中的凝胶较少,具有良好的聚合反应稳定性。  相似文献   
10.
赵楼煤矿选煤中心根据浮选泡沫的特点将深度学习技术融入到浮选加药系统的研发之中,设计了基于卷积神经网络的识别与分类网络,提高了系统的泡沫识别准确率及抗干扰能力。通过将西门子PLC、WinCC、高清摄像机与智能算法的深度接合,使浮选加药控制系统实现了"人工智能"。  相似文献   
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