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以高密度聚乙烯为原料,用磺酰氯代替二氧化硫气体以提高其利用率,采用液-固本体法制备了氯磺化聚乙烯(CSM),探讨了磺酰氯的用量;采用邻苯二甲酸二辛酯(DOP)包覆磺酰氯的工艺来提高其热分解温度,以改善氯磺酰基在分子链上的分布均匀性,并研究了其与分散剂白炭黑的用量配比;采用两段升温方式考察了低温下预氯化程度对CSM性能的影响。结果表明,采用液-固本体法制备CSM时,高密度聚乙烯与磺酰氯的最佳用量配比为50 g/0.2 mol;经DOP包覆后的氯磺酰基在分子链中的分布更加均匀,磺酰氯、DOP及分散剂白炭黑三者的最佳配比为0.2 mol/0.03 mol/7.5 g;采用两段氯化工艺时,在温度达到110℃前进行初步氯化至含氯质量分数达到10%的产物性能最佳。液-固本体法制备的CSM比用溶液法工业生产的CSM 40的氯分布更加均匀,硫含量基本一致,力学性能则更为优异,远优于GB/T 30920—2014的要求。 相似文献
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泌阳凹陷古城地区地震资料连片处理及认识 总被引:1,自引:1,他引:0
地震资料连片处理的目的是尽可能地克服不同年度、不同仪器、不同施工参数等造成的影响,同时消除不同的处理参数及处理流程所导致的差异。连片地震资料可以用于整体区域地震解释和地质认识。根据新老资料采集参数的特点,在静校正、叠前去噪、振幅补偿、叠前叠后提高分辨率等方面进行攻关,系统地解决了新老资料连片处理中的关键问题。通过处理资料的分析认为连片资料比较适合构造解释,而属性研究必须根据具体情况,一般是面元均化的网格与单块网格相比,网格差别大的,最好使用单块处理的资料,差别小的或者网格没有差别的,采用连片处理的资料进行研究。 相似文献
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机器人迭代学习在某些场合下有着重要的应用。传统的P型或PD迭代学习需要较长的迭代过程,本文提出了一种具有快速收敛的迭代学习策略。在给出的轮式移动机器人运动学模型基础上进行了仿真,结果证明了策略的有效性。 相似文献
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为了降低风力发电机组滚动轴承信号的噪声和进行多信道数据处理,提出了一种基于EEMD和多元多尺度熵的特征提取方法。利用EEMD算法对多信道的原始声发射信号进行分解获取无模式混淆的IMF,通过敏感度评估算法选取反应故障特征敏感的IMF进行多元多尺度熵分析,由单因素方差分析选择最优尺度对应的多元样本熵作为各种故障的特征值。通过从实验台采集得到正常、轻微损伤和断裂3种状态的样本数据,与多种特征提取方法相比较和SVM算法分类分析,证明了所选择故障特征量的准确性,同时也验证了所提出的滚动轴承故障特征提取方法的有效性和准确性。 相似文献
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