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真空镀铝 CPP 薄膜用金属附着力促进剂
自从柔性薄膜发明以来，包装行业的发展达到了惊人的高度。通过制造实践对这些薄膜的利用不断创新，对最适合进一步增强其理想特性的广泛产品的需求不断增长。虽然柔性包装行业使用了许多聚合物，但最常见的是聚丙烯 (PP)、聚乙烯 (PE)、聚氯乙烯 (PVC)、聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET)。最近发生的最受欢迎的创新之一是将金属化薄膜引入柔性包装行业。通过在真空条件下在聚合物表面沉积一层极薄的铝蒸气，成品被证明具有更好的防水和防氧性能，并提供金属光泽的外观——非常像铝箔。能够提供铝箔所具有的一些关键特性，同时成本和皮重却低得多，这使得金属化薄膜成为食品和糖果领域的热门选择。聚酯和 PP 薄膜是生产这些高阻隔包装薄膜（金属化薄膜）最常用的基材。铸造 PP 薄膜正迅速成为包装行业首选的金属化基材。真空金属化铸造 PP 薄膜在行业中被称为 VMCPP 或简称为 MCPP。应用领域包括食品包装、化妆品包装、烟草和酒类包装，以及众多装饰应用。MCPP 薄膜的阻隔性能取决于薄膜表面金属附着力的质量，而这又取决于：
高真空遮挡PHACO的安全性和有效性带有流量控制浪涌预防
Menapace R.微型和微切口性白内障手术 - 对当前技术的重要回顾。欧洲眼科评论。2009年9月20日； doi：10.17925/eor.2009.03.02.52
稳定的高功率深伏脉增强腔，用氟化物涂料在超高真空中
我们证明了在高功率深度硫化物增强腔的长期真空操作中，氟化物涂层与氧化物涂层镜的出色性能。在高真空度（10 - 8 MBAR）中，液化光学器件可以在一个小时的时间尺度上保持高达稳定的腔内功率的10 W创纪录的10 W，而对于氧化物光学元件，我们观察到在较低的室内功率下的快速降解，速度会随着功率而增加。观察到高真空中的降解后，我们可以用氧气回收氟化物和氧化物光学物质。但是，经过多次应用程序，这种恢复过程变得无效。对于氟化物涂层，我们看到氧气中的初始紫外线条件有助于改善光学元件的性能。在富含10-4 MBAR到1 MBAR的氧气环境中，氟化物光学器件可以在几个小时的时间尺度上稳定地保持高达20 W的腔内功率，而对于氧化物光学元件，氧化物的速度可以立即降解，速率随降低氧气压力而增加。
差示扫描量热法和真空稳定性...
作者：B Fidanovski · 2020 — 质量和安全生产的重要起点。 和储存，以及正确的处理和处置是……Jurnal of Energetic Materials，2014，32:1，页……
与真空紫外线二硫化物的原位光合作用和聚合有机薄膜
摘要：已研究了液相有机化合物碳二硫化物（CS 2）的真空紫外线（VUV）光解析。在每个氮环境和大气空气环境中，在微腔等离子体灯的Si底物上照射了SI底物上的自胸膜灯的172 nm（7.2 eV）VUV光子。在反应期间，在不同气体环境中观察到CS 2在C-C，C-C，C-S或C-O-S基片段中的选择性和快速分离。薄层聚合物微型沉积物。这款来自VUV微质量灯的新型照片过程引入了大面积沉积的低温有机（或合成）转换的另一种途径。可以在光电和纳米技术应用中使用各种有机前体的原位，选择性转换。
一种综合方法来理解RF真空弧
3真空弧已被研究很长时间，不确定。在1900年，该电子被发现5年前被发现，人们在空气中“理解”了崩溃，但想知道是否可以在真空中保持更高的田地。A.A. Michelson没有真空泵，但可以在较小的距离上查看BD，而不是电离长度。他发现崩溃仍在固定的地面场发生。这项工作是由R. Millikan扩大的，他研究了各种实验细节。凯尔文勋爵认为崩溃是由于：静电力〜抗拉强度。他假设了大型田野增强。我们也提出了这个论点。尽管已经研究了超过100年的真空故障，但预算大量，但大部分努力旨在对组件而不是ARC物理学进行质量控制。我们的数据和建模使我们朝着不同的方向发展。
名称纳米卫星相机“ kikas”（cam1u）监视摄像头“ Kodas”真空室摄像机“ TSS）
监视相机系统“ Kodas”是市场上最小，最先进的卫星监视摄像头。监视摄像机的可能应用是监视卫星部署及其性能，监视分离和着陆以及为营销和任务推广目的拍摄图像。
请引用原文：Du, B., Lund, PD, & Wang, J. (2021). 结合 CFD 和人工神经网络技术预测全玻璃直真空管太阳能集热器的热性能。能源，220，文章 119713。https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119713
本文分析了一种新型全玻璃直通真空管集热器的热性能建模和性能预测。开发了管的数学模型，并将其纳入 CFD 软件进行数值性能模拟。为了提高集热器的热性能预测，考虑了不同的人工神经网络 (ANN) 模型。采用包含 200 多个样本的综合实验数据集对模型进行测试。将热模拟模型与 ANN 模型相结合，使用建模的集热器输出作为输入模型之一，显著提高了 ANN 模型的预测精度。与 ANN 模型相比，仅基于 CFD 模型的预测精度最差。卷积神经网络 (CNN) 模型被证明是预测精度最好的 ANN 模型。关键词：太阳能集热器；真空管；神经网络；多元线性回归；CFD；热性能；预测
通用复合材料成型的真空袋成型
0,002" x 4" LFT x 500 英尺 50µm x 101 毫米 LFT x 152 米 0,002" x 5" LFT x 500 英尺 50µm x 127 毫米 LFT x 152 米 0,002" x 6" LFT x 1000 英尺 50µm x 152 毫米 LFT x 304 米 0,002" x 8" LFT x 1000 英尺 50µm x 203 毫米 LFT x 304 米 0,002" x 9" LFT x 1000 英尺 50µm x 228 毫米 LFT x 304 米 0,002" x 10" LFT x 1000 英尺 50µm x 254 毫米 LFT x 304 米 0,002" x 12" LFT x 1000 英尺 50 微米 x 304 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 16 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 406 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 18 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 457 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 24 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 610 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 27 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 686 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 36 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 914 毫米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 40 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 1,02 米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 48 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 1,22 米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 54 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 1,37 米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 60 英寸 LFT x 1000 英尺 50 微米 x 1,52 米 LFT x 304 米 0,002 英寸 x 80 英寸 LFT x 750 英尺 50 微米 x 2,03 米 LFT x 228 米 0,002 英寸 x 90 英寸 LFT x 750 英尺 50 微米 x 2,29 米 LFT x 228 米 0,002 英寸 x 118 英寸 LFT x 300 英尺 50 微米 x 2,99 米 LFT x 91 米