43、脂肪族 - 芳香族聚醚与芳香族聚硫化物的合成研究

脂肪族 - 芳香族聚醚与芳香族聚硫化物的合成研究

在高分子材料的研究领域中,脂肪族 - 芳香族聚醚和芳香族聚硫化物是两类重要的聚合物,它们在工程塑料、复合材料等方面有着广泛的应用。下面将详细介绍这两类聚合物的相关研究成果。

1. 脂肪族 - 芳香族聚醚

脂肪族 - 芳香族聚醚是一类醚氧原子连接在芳香族和脂肪族部分的聚合物。由于该领域的大多数研究都涉及液晶聚醚,因此可将其分为不同结构与合成方法、液晶聚醚两个方面。

1.1 不同结构与合成方法
  • 常见合成方法 :最广泛使用的方法是卤甲基芳烃的亲核取代反应。卤甲基芳烃上的卤甲基比正烷基卤化物更具亲电性,能迅速与酚氧离子反应。例如,通过4,4’-二羟基二苯砜的钾盐合成了结构为(201)的聚(醚砜);用各种商业二酚与α,α’-硝基二甲苯卤化物(202a,b)进行缩聚反应,制备并表征了两个系列的聚醚;通过氧化膦(203a)与二酚钠盐在六甲基磷三酰胺中的缩聚反应,得到了含磷阻燃聚醚,并测定了其氧指数;单体(203b)通过相转移催化剂进行硝基取代缩聚反应,系统优化反应条件后得到了分子量高达32,000 Da的聚醚。
  • 新合成方法 :通过硅烷化二酚与亚烷基二磺酸盐(如(204))的烷基化反应,在NMP中用K₂CO₃促进缩聚反应,该方法的优点是不产生水,因此具有官能团的各种二酚都可作为亲核单体(205a - c)和(206a - c)使用。此外,硅烷化脂肪族二醇(如(207a,b))与DFDPS和K₂CO₃反应可生成聚醚,当使用(207b)作为单体时,聚醚可能具有手性,但该方法在使用反应活性较低的二氟芳烃时效果不佳。
基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟、充电负荷、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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