期刊,塑料工业 2022年卷9期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

塑料工业

主　　编：陈敏剑

出版周期：月刊

国际刊号：1005-5770

电子邮箱：office@plast.com.cn

电　　话：028-85570801、85558516

邮政编码：610041

地　　址：成都市人民南路4段30号

塑料工业/Journal China Plastics IndustryCSCD北大核心CSTPCD

查看更多>>月刊，本刊为专业技术刊物。刊登塑料工业技术方面的论文与科技成果。主要栏目有：合成工艺与工程、成型加工与设备、材料性能与应用、塑料助剂与配混、物化分析与测试、新技术与产品开发、国外动态、塑料市场等。读者对象为塑料工业科技人员及相关专业高等院校师生。

正式出版

收录年代

4D打印聚己内酯/环氧丙烯酸酯形状记忆聚合物及其性能研究

王帅达刘秀军王瑞晨张静...

180-185页

查看更多>>摘要：利用选择性区域光固化技术(LCD)进行4D打印,将质量分数为6％的聚己内酯(PCL)与双酚A型环氧丙烯酸酯树脂(RJ313)进行共混,制备出丙烯酸酯基形状记忆聚合物(SMP).探究了光固化打印次数对形状记忆性能和力学性能的影响.结果表明,随着光固化打印次数的增加,混合树脂黏度逐渐降低,打印样品的透光度逐渐增加;SMP的形状恢复时间及韧性均呈现先增加后减小的趋势,其中PCL/RJ313-3韧性最好,应力为17.04 MPa,断裂伸长率为6.49％;SMP的形状恢复率和可循环次数均先降低后增加,在85℃的水浴条件下,7次打印样品的形状恢复率均高于90％,具有良好的形状记忆性能.

关键词：

4D打印形状记忆聚合物丙烯酸酯聚己内酯

原文链接:

万方数据
维普

压缩比对推压成型-拉伸法制备PTFE微孔膜过程及制品性能的影响

刘国昌陈江荣卢旭鑫郭春刚...

186-191页

查看更多>>摘要：压缩比是界定聚四氟乙烯(PTFE)分散树脂原料类别、影响初生纤维制备工艺和性能的主要参数.选取低、中、高三类压缩比树脂,制取PTFE微孔膜,系统考察了原料不同工艺压缩比运行条件对推压成型过程稳定性、所制备纤维力学性能、拉伸所制备膜微孔结构的影响,探究其内在相互关系.结果表明,树脂工艺压缩比与推荐压缩比之间的匹配性是决定推压成型过程稳定性的关键因素.工艺压缩比超出树脂推荐压缩比时无法稳定制备纤维;在推荐压缩比范围内时,工艺压缩比越小,推压成型过程越稳定,纤维外观越平顺光滑,力学性能越优.低压缩比树脂所制备纤维断裂伸长率明显高于中高压缩比树脂,达到700％.热处理对纤维断裂伸长率具有提升作用.中空纤维拉伸制膜表明,低圧缩比树脂所制备的膜微孔结构丰富,气通量达到118 m3/(m2·h·0.01MPa),高压缩比树脂所制备的膜表面光滑,微纤和节点结构规整,气通量小.

关键词：

聚四氟乙烯压缩比微孔膜推压成型拉伸

原文链接:

万方数据
维普

基于GA-BP神经网络算法的FDM 3 D打印制件拉伸性能预测

白鹤赵明侠袁一如刘亚明...

192-197页

查看更多>>摘要：为进一步研究熔融沉积成型(FDM)3D打印制件力学性能与工艺参数之间的关系,试验以聚乳酸(PLA)为材料,参考正交试验和神经网络模型设计原则,利用遗传算法(GA)对反向传播(BP)神经网络初始值进行优化,建立GA-BP神经网络模型,以分层厚度、填充密度、喷嘴温度、填充速度以及外壳厚度为输入层参数,拉伸强度为输出层参数进行训练和预测,并分析其预测精度.通过对GA-BP和BP神经网络模型的预测结果进行对比发现,GA-BP神经网络模型预测值与测试实际值更为接近,误差平均值为2.27％,而BP神经网络模型预测误差平均值为4.10％,且GA-BP神经网络模型评价指标值均优于BP神经网络模型,故GA-BP神经网络模型预测精度更高,可为提升FDM 3D打印制件力学性能,优化成型工艺,指导工业生产提供参考.

关键词：

遗传算法-反向传播神经网络熔融沉积成型拉伸性能工艺参数预测

原文链接: