掺锰改性(Bi_(0.5)Na_(0.5))_(0.94)(Ba_(0.5)Sr_(0.5))_(0.06)TiO_3压电陶瓷的性能和微结构

采用传统陶瓷生产工艺制备了新型(Bi0.5Na0.5)0.94(Ba0.5Sr0.5)0.06Ti O3 x(wt%)MnO2体系无铅压电陶瓷,研究了陶瓷的晶相结构、表面形貌、压电和介电性能.结果表明,该体系具有单一的钙钛矿结构;具有良好的压电性能,其压电常数d33为101pC/N,机电耦合系数kp为0.21,机械品质因素Qm为192,且具有较低的介质损耗(tanδ=0.0217).在1200℃,2h的烧结条件下,能够获得致密的陶瓷体;MnO2的添加量对晶粒生长具有一定的限制作用,随着Mn元素的含量增加,晶粒尺寸变大;与不添加Mn元素的陶瓷样品相比,添加少量Mn元素可以使晶粒尺寸变小,且更均匀.     

铋层状结构压电材料的掺杂改性研究

作者以CaBi4Ti4O15为研究对象,通过对A位选择Nd3 部分替代Bi3 或者Ca2 ,以及用V5 和W6 取代部分B位的Ti4 的掺杂改性,研究了不同掺杂元素及掺杂位置对材料结构和性能的影响.结果表明,A位和B位均能通过提高剩余极化和降低矫顽场,来改善陶瓷的压电性能;A位比B位有更高的掺杂固溶量,可获得更好的铁电和压电性能,剩余极化2Pr高达20.4μC/cm,压电常数d33高达20pC/N.     

涤纶的酶法改性研究进展

从涤纶纤维自身的特性和其改性研究的现状、理想的涤纶表面改性应满足的要求以及酶在纺织工业中的应用现状等方面出发,综述了涤纶纤维及其织物酶法改性的背景和国内外研究现状,介绍了涤纶酶法改性研究中所用的酶以及酶的筛选方法,探讨了涤纶酶法改性研究中存在的若干问题,并对涤纶酶法改性的前景做了展望.     

3,4-亚甲二氧基苯甲醛修饰壳聚糖的制备与表征

从内陆螯虾壳中提取甲壳素,对该生物质进行资源化处理得壳聚糖(CTS).微波条件下精制得到高反应活性壳聚糖,脱乙酰度和黏均相对分子质量分别大于84%和3×105.将苯甲醛衍生物作为侧基引入该生物高分子链,研究壳聚糖深度脱乙酰化和生成Schiff碱的反应条件.以精制CTS为原料,以侧基接枝率为指标设计正交试验,筛选出高接枝率3,4-亚甲二氧基苯甲醛(胡椒醛)修饰壳聚糖(Hel-CTS)--(1,4)-2-(3,4-亚甲二氧基-苯甲)-亚胺-2-脱氧-β-D-葡聚糖的合成条件为:反应温度40℃,CTS与胡椒醛质量比为1:2,pH值为6.0,合成时间10 h.对Hel-CTS的结构和性能利用红外光谱(FTIR)、热重分析(TG)和差示扫描量热(DSC)等手段进行了表征.以黏度法结合重量分析法,半定量估算出Hel-CTS的平均相对分子质量为4.97×105.     

核磁共振法表征磷改性斜发沸石骨架硅铝的变化

用固固相P—Al同晶取代的方法，采用焙烧和微波两种加热方式磷改性斜发沸石。并用^27Al、^29Si和^31P高分辨MASNMR表征磷改性前后斜发沸石骨架上的硅铝变化，结果表明，两种方法都能使沸石骨架Al脱除，形成八面体Al(H2O)^3 6，骨架硅铝比显著增大，微波法对斜发沸石骨架P—Al同晶取代效果比焙烧法好，同时，两种方法对磷改性斜发沸石的骨架结构影响也不同。     

低聚丙烯酸钠用于纳米氧化锌表面改性的研究

利用低聚丙烯酸钠对纳米氧化锌进行表面改性，通过对6种不同的分散剂分散效果的比较，研究了低聚丙烯酸钠改性纳米氧化锌水分散性体系的稳定性；并利用透射电镜技术观察了水分散体系的形貌。结果表明，低聚丙烯酸钠表面改性纳米氧化锌水分散性体系的稳定性比其它分散剂分散效果好的多，其水分散性体系的形貌为单包敷结构的珠链状纳米粒子；同时认为低聚丙烯酸钠改性纳米氧化锌水分散性体系稳定性的主要因素有3个方面，即纳米胶粒间的排斥力、低的表面张力、高的空间位阻，并提出了相关模型。     

聚合物复合材料中填料的表面处理

介绍了填料的种类和相对应的功能效果，介绍聚合物填料改性的最新研究进展，包括采用表面活性剂、偶联剂、低聚物、等离子体处理填料表面和纳米材料作为填料的技术。     

活性炭纤维的表面功能设计和控制(Ⅰ)

文章系统阐述了活性炭纤维 (ACF)表面功能的设计和控制方法 ,介绍了ACF的比表面积、孔径分布、表面化学结构与吸附对象的关系;从ACF表面物理、化学结构的可设计化入手 ,全面阐述了ACF物理结构的设计和控制方法及表面化学的改性方法;并介绍了其应用效果     

氢氧化镁表面改性及其在LDPE中的应用

采用表面改性剂对氢氧化镁颗粒进行表面改性，探讨了表面改性剂种类、用量对氢氧化镁颗粒表面性质的影响．结果表明：当多磷酸酯的质量分数为1％时，氢氧化镁的物理性质趋于最佳．进而将改性氢氧化镁与聚乙烯共混，其拉伸强度明显提高．     

基体改性对碳/碳复合材料烧蚀率影响的神经网络模拟

将人工神经网络的典型模型－－误差后传播（BP）算法用于改性的碳／碳复合材料氧化烧蚀率的研究，建立了碳／碳复合材料改性添加剂组成－氧化烧蚀率BP网络模型。研究结果表明，所建模型较好地反映了添加剂含量与试样氧化烧蚀率间的内在规律，预测的氧化烧蚀率与实验值间的误差小于0．32％。将模型筛选出的最优添加剂配方用于基体改性，试样的氧化烧蚀率下降49．3％，说明将人工神经网络用于基体改性是可行和有效的。