DSC测试环氧粉末涂料固化过程

本文详细介绍了如何使用差示扫描量热仪(DSC)研究环氧粉末涂料固化过程,涉及测试条件、观察到的固化转变和玻璃化温度变化,以及对科研人员的实用指导。

在做差示扫描量热仪(DSC)测试时,科学指南针检测平台工作人员在与很多同学沟通中了解到,好多同学对DSC测试不太了解,针对此,科学指南针检测平台团队组织相关同事对网上海量知识进行整理,希望可以帮助到科研圈的伙伴们;

 

DSC测试环氧粉末涂料固化过程

 

粉末涂料是指能够自由流动的干态粉状涂料,与传统液体油漆之间的主要区别是粉末涂料无需使用溶剂将粘结剂与填充料保持液体悬浮状态。它主要是通过静电作用吸附,加热固化在部件表面形成一层膜。粉末涂料可以是热塑性或者热固性的聚合物,所形成的涂膜比传统油漆的膜更加坚硬、耐磨。粉末涂料主要应用在金属表面,比如白色金属铝挤压件、汽车和摩托车部件。常见的粉末涂料所用树脂一般为聚酯类、环氧类、丙烯酸树脂类。生产工艺一般是将聚合物粒子与固化剂、颜料、以及其他组分一起搅拌混合,然后加热、挤出、滚平、破碎成片、最后研磨成精细的粉末。

 

测试条件:

温度范围:25 - 230°C,25 - 160°C

样品质量:7.37mg

坩埚:Al,扎孔

升温速率:20K/min

气氛:N2,20ml/min

 

测试结论:

 

 

第一次升温在71°C检测到粉末涂料在固化前的玻璃化转变台阶,在164.2°C出现样品的固化放热峰。再次升温发现玻璃化转变温度移动到105.2°C,但是比热转变台阶0.25J/g·K要略小于第一次加热时的0.30J/g·K,这是由于样品内部固化交联的缘故。

 

以上就是科学指南针检测平台对网络上DSC相关资料的整理如有测试需求,可以和科学指南针联系,我们会给与您最准确的数据和最好的服务体验,希望可以在大家的科研路上有所帮助。

 

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(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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