有机载体钛系催化剂在乙烯聚合中的应用

采用种子溶胀聚合制备了3种含有氰基官能团的有机聚合物载体,再负载TiCl₄制备了有机载体负载型Ziegler-Natta催化剂,研究了有机载体催化剂对乙烯聚合的影响,同时与工业上使用的无机载体型Ziegler-Natta催化剂催化乙烯聚合进行了对比。结果表明：与工业催化剂相比,有机载体催化剂活性更高,为45.0 kg/g,聚乙烯堆密度相差不大,但采用有机载体催化剂制备的聚乙烯颗粒形态较规整,且灰分含量较低,同比下降了约32.8%,聚乙烯的相对分子质量最高为4.8×10⁶,拉伸强度可达42.5 MPa,拉伸标称应变为320%,悬臂梁缺口冲击强度可达85.9 kJ/m²。     

稀释剂对聚丙烯球形齐格勒-纳塔催化剂性能的影响

采用液相本体聚合法考察了异构脱蜡基础油与进口白油对氯化镁载体型高效球形齐格勒-纳塔催化剂催化丙烯聚合性能的影响,并用蒸馏法、密度计法和黏度指数计算法等分析了两种油的组成和基本物性,同时利用SEM和GPC表征了催化剂和聚合物。结果表明,与进口白油相比,异构脱蜡基础油的基本组成与进口白油接近;采用异构脱蜡基础油配制催化剂在技术路线上可行,经济上优于进口白油;异构脱蜡基础油对催化剂活性,以及聚丙烯的堆积密度、熔体流动速率和等规指数影响较小。     

改进型点云数据融合的多站组网SVD算法

在大型结构的加工与装配过程中激光雷达的多站组网测试十分常见,但由于点云数据拼接过程需要统一的坐标系,故环境干扰、站位布局导致的转站误差大幅降低了系统的整体测量精度。为了提高多站组网后点云数据融合的面型测量精度,提出了一种改进型奇异值分解算法。该算法在分析站位布局的基础上,通过在多站之间匀差的方式抑制粗大偏差。对目标函数进行了奇异值分解,并通过最优值完成站位的优化布置。实验采用单点精度001mm的MV350型激光雷达,并对6组不同布站情况进行对比分析。结果显示,本算法的点最大误差为00824mm,点平均误差为00214mm,点测量不确定度为00122mm,均优于未规划的测量结果。其测量综合不确定度最接近单机测量综合不确定度,可见,采用本算法对提升转站精度具有一定价值。