6、聚烯烃聚合物的特性、制备与应用

聚烯烃聚合物的特性、制备与应用

1. 无规聚丙烯(Atactic Polypropene)

无规聚丙烯与叔碳原子相关,对X射线呈非晶态。其红外光谱在波数1155和970处有强吸收带。玻璃化转变温度约为 -12°C,低于此温度时,无规聚丙烯变为固态。

它可用于聚合物共混物,如粘合剂和地毯涂层。使用齐格勒 - 纳塔(Ziegler - Natta)催化剂可制备无规聚丙烯,若不使用立体选择性调节剂,合成产物中无规聚丙烯的含量为20% - 70%,可通过正己烷或正庚烷萃取分离。

与齐格勒 - 纳塔催化剂制备的无规聚丙烯不同,通过阳离子机理合成的聚合物并非完全的头 - 尾序列,而是具有不规则结构,头 - 头和尾 - 尾连接占聚合物的比例可达10%。使用非均相体系(如钒催化剂)制备的无规聚合物中仍存在间规或等规部分。使用茂金属催化剂可获得非常纯净的无规聚丙烯。

使用茂金属催化剂可制备具有窄分子量分布(Mw/Mn = 2)、涵盖所有工业感兴趣分子量范围的无规聚丙烯。由[Me2Si(Flu)2]ZrCl2制备的高分子量无规聚丙烯具有低密度、高透明度、柔软性、低模量和高伸长率等特点,因其完全非晶态结构所致。高分子量无规聚丙烯可与其他聚烯烃共混,提升透明度、柔软性、弹性回复率和伸长率。

2. 负载型茂金属催化剂(Supported Metallocene Catalysts)

在现有聚烯烃生产工厂中用作直接替代催化剂的茂金属催化剂需进行多相化,因为当前技术基于气相和淤浆工艺,所以茂金属需固定在载体上。载体可分为三类:
1. 金属用作填料;
2. 无机物,如二氧化硅、氧化铝、沸石或MgCl2;
3. 有机材料

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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