半导体材料FEP管

本文介绍了FEP管,一种可熔融加工的含氟聚合物,拥有高压力、透明度、优良电气性能和消毒能力,适用于高要求的工业和医疗应用。FEP管的特点包括紫外线透射、电气绝缘、成本效益和多种颜色选择。

  作为具有成本效益的PTFE兄弟,FEP 被开发为一种常规可熔融加工的含氟聚合物,以应对加工 PTFE 的局限性和最初的困难。

  FEP 管是 TFE 的共聚物,TFE 是基本的含氟单体构建块。添加改性剂会导致与 PTFE 管材特性的微小但有意义的偏离。主要是,它具有高 30% 的工作压力、透明壁、小幅增加的刚度以及低 50 华氏度的使用温度。

  与其他含氟聚合物管不同,长连续长度的 FEP 管也可以通过挤出生产。FEP 管材相对较低的成本和所需的特性推动其在许多需要高击穿电压、低介电常数、高耐化学性、高紫外线透射率、出色的可消毒性和使用寿命的应用中使用。

关键属性:

  • 1.具有成本效益的含氟聚合物和 PTFE 的替代品
  • 2.优异的紫外线透射率、电气性能和比 PTFE 更好的机械性能
  • 3.与 PTFE 相比,可提供更长的连续管道长度
  • 4.非常适合布线、电气绝缘、水消毒、环境和食品接触应用
  • 5.需要管道透明度或组织的首选材料
  • 6.使用温度为 450 F (~230 C)
  • 7.有蓝色、黄色、黑色、红色和透明色
  • 8.技术资源中的更多信息

 

  * 由美国 Fluorotherm™ 制造,FEP 管有多种颜色,并获得 USP VI 级、NSF 和 FDA 批准。立即联系 Fluorotherm™订购 FEP 管。

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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