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户外用羟烷基酰胺固化干混消光粉末涂料用聚酯树脂的合成与应用

开发了适用于羟烷基酰胺(Primid)固化干混消光粉末涂料用的高、低酸值聚酯树脂。研究了高、低酸值聚酯树脂制备成粉末涂料之后烘烤形成的涂层和按质量比50∶50干混后烘烤形成的涂层的机械性能、耐水煮性和耐热性。 结果表明:该Primid固化体系干混光泽可以达到25~35,表面流平性和细腻度佳,机械性能和耐水煮性能优异,可以部分替换异氰脲酸三缩水甘油酯(TGIC)固化型粉末涂料。

  • 2022-01-19
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高酸值聚酯树脂在干混消光涂层中的应用研究

研究不同种类高酸值树脂对干混消光粉末涂层光泽、流平以及细腻度的影响规律,通过改变高酸树脂合成中单体的种类、数量以及活性,合成不同种类的高酸值聚酯树脂。 采用差式扫描量热仪(DSC)测试其玻璃化转变温度(Tg),并将合成的聚酯树脂与固化剂、颜填料和助剂制备成90/10异氰脲酸三缩水甘油酯(TGIC)固化型快组份粉末涂料,采用DSC确定其粉末Tg和固化峰值温度(Peak),考察它们的储存稳定性; 并将不同类型的快组份粉末与同一种慢组份粉末涂料以质量份50:50干混固化,并测试粉末涂层的消光光泽、流平、耐温、水煮和耐候等性能。

  • 2022-01-19
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光谱成像技术在木材改性研究领域的应用进展

木材改性技术是木材提质增效的主要手段。改性剂筛选、改性工艺优化以及改性机理解析等都离不开先进的表征分析技术。光谱成像技术将光谱分析技术与显微成像技术相结合,能够精确表征样品物理化学结构,甚至微观性能,已成为木材改性研究的重要工具。针对近年来光谱成像技术在木材改性研究领域的应用现状,本文主要从红外光谱成像、拉曼光谱成像和激光共聚焦显微成像技术等方面进行了综述,并对此类技术在木材改性研究领域的应用前景进行了展望。

  • 2022-01-19
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粉末高温合金研究进展与应用

涡轮盘是航空发动机最重要的核心热端部件之一, 随着高推重比、高功重比及高燃效发动机的发展, 对涡轮盘强韧性、疲劳性能、可靠性及耐久性提出了更高的要求。高合金化的镍基高温合金涡轮盘材料, 由于强化元素不断增多, 合金中偏析严重, 组织极不均匀, 热工艺性能恶化, 常规铸造和变形工艺无法满足新型发动机对盘件的需要。

  • 2022-01-19
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轴承零件过烧的相控阵检测技术及评定方法

轴承钢一般都要进行热加工和热处理,以获得较高的韧性或其他特殊性能。当轴承钢的加热温度(接近熔化温度)过高时奥氏体晶粒粗大,而且由于氧化性气体渗入到晶界,使晶间物质Fe,C,S发生氧化,形成易熔共晶体氧化物,在随后的冷却过程中晶界上产生富硫、富磷的烧熔层,并伴随着形成硫化物和磷化铁等脆性相的沉积,导致晶界严重弱化,这种现象称为过烧。过烧的金属由于晶间连接被破坏,强度和韧性大幅下降,常常一锻即裂。

  • 2022-01-19
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工业CT技术用于再制造界面缺陷的检测与展望

激光熔覆技术作为一种先进的增材再制造技术,具有涂层与基体为冶金结合、能量集中、热影响区小、对基体损伤小、加工精度高等优点,能够实现复杂零部件的高效修复。在激光熔覆增材再制造过程中,再制造区域内形成的各种界面统称为再制造界面,该界面是再制造零部件的薄弱区域,为了使再制造零部件的性能达到甚至超过新品的性能,对该界面的缺陷进行分析是非常必要的。

  • 2022-01-19
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海底油气管道弱磁应力内检测技术应用

钢质管道由于外界因素或自身因素产生微观结构畸变或者弹塑性形变时会产生大量应力集中区域,当应力集中达到材料屈服极限时,将很可能导致突发性事故的发生。海底油气管道由于其复杂的地理环境,在传统管道缺陷之外,更容易产生管道漂移、振动、应力集中等情况。常规的管道内缺陷检测技术只能检测管道中较明显的宏观缺陷,而难以检测管道中由应力集中造成的微观损伤,因此无法避免由于应力集中引起的管道危害事故。管道弱磁应力内检测技术可以在非励磁条件下(地磁环境下),通过检测铁磁性材料在应力状态下的弱磁信号,来判断材料的应力变形和损伤状态,预判危害发生,弥补了传统管道内检测技术的不足,且具有设备轻便、无需专门磁化、快速便捷、灵敏度高等优点 。我公司对弱磁应力内检测技术进行了研究和工程应用,介绍如下。

  • 2022-01-19
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工业金属平面材料表面缺陷检测的研究进展

基于计算机视觉的金属材料表面缺陷检测是冶金工业领域的研究热点。在金属制造行业中,高标准的平面质量要求自动视觉检查系统及其算法的性能必须不断提高。本文基于对钢,铝,铜板和带钢的一些典型金属平面材料产品的160多种出版物的综述,试图对二维和三维表面缺陷检测技术进行全面的综述。根据算法的属性和图像特征,现有的二维方法分为四类:统计方法,光谱方法,模型方法和基于机器学习的方法。在三维数据采集的基础上,三维技术分为立体视觉,光度立体,激光扫描仪和结构化光测量方法。本文将分析和比较这些经典算法和新兴方法。最后,对视觉缺陷检测的剩余挑战和未来的研究趋势进行了讨论和预测。

  • 2022-01-19
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