摘要:研究了含有石墨烯纳米片(GNS)的基于乙二烯 - 偏烯 - 烯烯 - 二烯单体(EPDM)单体(EPDM)单体(EPDM)的复合材料的机械,热和γ辐射衰减特性。还研究了聚乙烯乙二醇(PEG)作为兼容器来改善填充剂的分散体。结果表明,与EPDM相比,这些填充剂的综合使用导致机械性能的急剧增加,分别达到了伸缩强度和伸长率的123%和83%。相反,与基于EPDM/B/GN的复合材料相比,在包含EPDM GN和B的复合材料中添加PEG的复合材料具有较低的机械性能。然而,PEG的存在导致获得具有大量衰减系数的复合材料(EPDM/B/GNP),可对伽玛辐射(137 cs,662 keV)优于没有PEG的该复合材料。此外,复合EPDM,B和PEG在断裂时表现出伸长率153%,高于未填充的EPDM。此外,与未填充的EPDM相比,由100个PHR(III)氧化物(III)PHR组成的二元填充系统可导致EPDM复合材料的61%线性阻尼系数达到61%。分别使用扫描电子显微镜和能量分散X射线光谱获得的聚合物基质中形态和填充剂的状态的研究为理解影响伽马射线衰减特性的因素提供了有用的背景。最后,结果还表明,通过调整配方,可以调整用氧化物和石墨烯纳米纤维素增强的EPDM复合材料的机械和热性能。
第一个结果是沿橡胶种植园的方向引入新土地引起的森林砍伐。后者对生物多样性有不利影响,尤其是在热带环境中;但是,它也对当地人口所呈现的生态系统服务有直接的影响(流域退化,通过致密植物覆盖,土壤侵蚀和土壤质量损失所实现的蒸散限制,水手的沉积以及landsslides的风险增加1.tropical Forest地区的风险。项目区域中的某些物种尤其受到森林砍伐的威胁,例如亚洲大象。除了森林砍伐外,自然橡胶的单栽培产生意味着生物多样性的直接丧失。
基于生成深度学习的最终用户工具,即“生成AI”(在第2.2节中定义)可以大大提高用户分析和了解数据的能力,尤其是那些没有正式专业知识或数据分析中的培训的数据。数据分析工作 - 众所周知,乏味,具有挑战性,容易出错,并且具有很高的专业知识要求。生成的AI在促进数据分析脚本的创作和调试,重新使用分析工作流程,分析脚本的理解,学习和探索方面显着提高了最新技术的状态[58]。用户行为的潜在变化已被描述为生成偏移[58]。生成转移提出了三个变化轴:强化(将应用于现有的工作流程更复杂的自动化),扩展(将自动化更多的工作流程)和加速度(以前成本高昂的工作流程将在其自身自动化时变得更加便宜)。在最终用户数据驱动的感官中,即生成转移的一个重要用户方案,即在某些数据的上下文中进行分析(通常是开放的,定义不明和探索性的)(第2.1节中详细介绍)。最终用户数据驱动的感觉的经典示例包括个人和公司预算,电子表格中的财务建模以及量化的自我[39]活动。不太明显的例子包括旅行计划,或选择访问或电影观看的餐厅。如前所述,生成的AI在数据驱动的感觉中有许多应用。这些涉及定性和定量信息的混合物,以及主观和“客观”迹象;要选择一部电影,人们可能会考虑一个人的偏好和心情,任何同伴的喜好,对预告片的反应,批判性评论和评分,电影持续时间,流派,导演,演员等。它可以建议相关数据集或分析程序,编写数据转换和分析脚本或电子表格公式,帮助调试或重新使用现有脚本,提出主观标准以评估不同的选项,教用户如何应用不熟悉的统计程序或工具,甚至可以帮助用户脱颖而出,以使用户脱颖而出,以帮助用户不适当地造成问题。面对如此广度的应用程序,系统设计师面临的关键问题是范围之一:在何处,通过生成AI来改善数据驱动的感觉的最终用户体验的最大机会和挑战?我们的研究是Sarkar等人首次应用参与式促使Proto-Col的研究。[63]探索生成AI的机会和挑战。参与性促进是研究人员介导的参与介导的参与式的相互作用与广泛的开放式AI系统,例如OpenAI Chatgpt或Microsoft Bing Chat。后者是“广泛”的,因为它们旨在在广泛的工作流程中为援助提供支持。通过研究人员介导的研究,参与者的经验可以基于实际的AI功能,而研究人员将其范围为特定领域(在我们的情况下,是数据驱动的感官)。我们在我们的方法的描述中讨论参与提示的价值(第3节)。我们的研究发现,生成的AI支持数据分析工作 - 通过简化信息来觅食循环中的数据流
报告中的命名 Advanced Materials FR70R 级材料是 Bluestar FR8700 U 系列中名为 Bluesil FR8775U 的原材料;因此,测试结果将参考 FR70R、FR8775 或 MF775,具体取决于测试的进行时间和测试委托人。这些都是相同的材料。可用报告:EN45545-2:2020 R1 – R7 HL1 – HL2 – HL3 要求集 R1 和 R7 测试机构 LAPI Laboratorio Prevenzione Incendi SpA 报告编号 1925.1IS0040/22 EN 45545-2:2020 材料和部件防火性能要求(要求集 R1、R7) 材料名称 BLUESIL FR 8775 E NAT 测试发起方 Elkem Silicones France – R&T Atrion NFX 70 – 100 气态流出物分析 测试机构 Warrington Fire 报告编号 WF 151185 NFX 70 – 100 气态流出物分析 材料名称 Rhodorsil MF775 CR 测试发起方 Rhodia Silicones BS 6853: 1999 附录 D,条款 D.8.3 辐条密度 测试机构 Warrington Fire报告编号 WF 151186 BS 6853: 1999 附录 D,条款 D.8.3 辐条密度 材料名称 Rhodorsil MF775 CR 测试发起人 Rhodia Silicones BS EN ISO 4589-3: 1996 通过氧指数测定燃烧行为 测试机构 Warrington Fire 报告编号 WF 151188 BS EN ISO 4589-3: 1996 通过氧指数测定燃烧行为(第 3 部分附件 A - 温度测试) 材料名称 Rhodorsil MF775 CR 测试发起人 Rhodia Silicones
目的:本文使用线性编程共享成本(LPSC)在橡胶零件供应链中提出了新的原材料成本管理概念。橡胶零件广泛用于汽车零件行业。有多种产品模型和材料类型,以及由2层公司中的几个分包商生产的。但是,整个连锁店将整体成本管理作为1号公司。成本效益的模型在竞争时代更为重要。设计/方法论/方法:研究方法结合线性编程(LP)与共享成本(SC),并应用于库存管理。开发了LPSC模型,以与与分包商的第2级公司相关的第1层公司。LPSC与EOQ库存管理模型结合使用。调查结果:已开发了一种新方法来降低橡胶部件供应链中原材料管理的成本。研究局限性/含义:模型开发的局限性是它尚未对供应链管理系统具有实时控制。实际含义:将概念思想引入泰国的汽车橡胶部件供应链,并通过实际订单的试点测试接受测试。独创性/价值:本文在汽车橡胶零件供应链中介绍了新的概念原材料成本管理模型。与EOQ结合的LPSC是有效的,增加了供应链的价值,并同时减少了废物和生产过多。doi:https://doi.org/10.5604/01.3001.0054.6085关键字:原材料成本管理,LPSC模型,橡胶部件制造,供应链管理对本文的参考,应通过以下方式提供:C。C. Klaidaeng,S。Butdee,K-O。Boonmee,使用LPSC模型的橡胶零件制造供应链的原材料管理,材料与制造工程成就杂志123/1(2024)25-32。
聚氨酯(PU)Hypalon橡胶(CSM)苯乙烯丁二烯橡胶(SBR)氢化硝酸橡胶(HNBR)羧化硝酸橡胶(XNBR)氯普赖橡胶(Neoprenererubber)
炭黑用于多种材料组中,以增强其物理,电气和光学特性。其最大的批量用途是作为橡胶产品中的增强和穿孔添加剂。在橡胶复合,天然和合成的弹药中,将碳黑色,埃勒曼硫硫,加工油和各种有机加工化学品混合在一起,然后加热以生产各种硫化橡胶产品。在这些应用中,碳黑色提供了加固并改善韧性,泪液强度,电导率和其他物理特性。碳黑色是轮胎组件(例如胎面,侧壁和内部衬里),机械橡胶商品(“ MRG”)的轮胎组件(例如胎面,侧壁和内部衬里)中最广泛使用和成本效益的橡胶固定剂(通常称为橡胶碳黑色)橡胶商品(例如软管,皮带,垫圈和密封件)。
为了改善天然橡胶的机械,电和热性能,合成并用傅立叶变换红外光谱(FTIR),扫描电子显微镜(SEM)和X射线衍射(XRD)技术合成并表征了氧化石墨烯(RGO)的复合材料。通过改变RGO和橡胶之间的比率,同时保持最终复合材料的恒定重量,从而研究了最佳的RGO。ftir和XRD结果验证了在结果复合材料中存在RGO和自然橡胶,而没有任何结构变化。在橡胶中掺入相对较高的RGO量显示出均匀的分散体。在少数样品中通过SEM在橡胶基质中也观察到了RGO在橡胶基质中的非均匀分散。但是,结果表明,使用RGO和自然橡胶优化组合物制备均相复合材料的可能性。对RGO/橡胶复合材料的探索对于各种应用,包括电子设备,电气设备,电池和电容器,消费产品以及在汽车,航空航天和重型设备行业等行业中都必须进行。此外,该复合材料将是斯里兰卡石墨和橡胶工业的价值。关键字:还原氧化石墨烯;石墨烯;天然橡胶;物质表征。
