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新型杂萘联苯结构聚芳醚砜(酮)及其共混物结构与性能研究

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引 言

1文献综述

2新型杂萘联苯结构聚芳醚类聚合物热分解动力学研究

3杂萘联苯型聚醚砜(酮)及与聚四氟乙烯共混物动态热机械性能研究

4新型杂萘联苯型聚醚砜酮/聚醚砜热性能及动态热机械性能研究

5新型杂萘联苯型聚醚砜酮/聚芳酯共混物结构与性能研究

6基于人工神经网络的PPESK材料力学性能预测与评估

参考文献

全文结论

攻读博士学位期间发表学术论文情况及获奖情况

创新点摘要

致谢

附录:本论文中所用英文缩写符号说明

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摘要

新型含二氮杂萘酮联苯结构聚芳醚砜酮是本课题组近年来开发成功的一类高性能工程塑料,是目前耐热等级最高的可溶性聚芳醚新品种,性能价格比优异,具有很好的应用前景。但在加工生产及应用中该类纯树脂材料显示出一些不足之处,比如熔体粘度高导致热成型加工困难,材料脆性较大等,极大地限制其推广应用,因而需要进行改性。据此,本论文采用熔融共混及溶液共混方式对含二氮杂萘联苯结构聚芳醚类树脂进行改性,系统研究了改性材料的结构和性能关系,以期为将来工业化生产和应用提供理论依据。 采用逐步聚合方法制备了新型特种工程塑料含二氮杂萘酮结构的聚芳醚砜酮PPESK(S/K=50/50)、聚芳醚砜(PPES)及聚芳醚酮酮(PPEKK)。利用热失重(TGA)分析仪,氮气氛围中,多重加热扫描速率下的不定温法对PPESK(50/50)、PPES及PPEKK进行热分解动力学研究。根据Satava法得出,聚合物PPESK(50/50)分解反应机理为随机成核和随后生长,反应级数n=1;而聚合物PPES的热分解反应机理为相界面反应模式,反应级数n=2;PPEKK的热分解机理为三维扩散(3D);同时采用经典动力学方程Friedman、Kissinger-Akahira-Sunose(KAS)及Ozawa计算了热分解动力学参数(Ea,lnZ)。重点考察不同升温速率、酮/砜比对PPESK(50/50)、PPES及PPEKK的热稳定性影响,并且根据得到的动力学参数推测其在高温使用条件下的使用寿命及对热分解反应过程中“动力学补偿效应”(KCE)进行分析。 采用动态热机械分析仪(DMTA)对新型含二氮杂萘酮结构聚芳醚砜(酮)及与聚四氟乙烯(PTFE)共混物,进行动态热机械性能表征。研究结果表明:新型含二氮杂萘酮结构聚芳醚砜酮PPESK的热稳定性能良好,在较高温度范围内储能模量保持在相对较高值,能较好的作为结构件使用。新型含二氮杂萘酮结构聚芳醚砜酮PPESK(S/K=80/20)的耐热性比新型含二氮杂萘酮结构聚芳醚砜酮PPESK(S/K=20/80)好,这是由于前者的砜基/酮基的比例比后者高,而砜基的键能比酮基的键能较高所致。另外,随着扫描频率的提高,PPESK的α松弛峰移向高温。PPESK(20/80)中共混加入10%PTFE可提高其玻璃化温度,但当含量大于10%后,共混体系的玻璃化温度(Tg)并不随着PTFE含量的增加而继续提高。同时采用Arrhenius方程计算PPESK(20/80)及其共混物α转变时分子运动活化能。 利用动态热机械仪(DMTA)及热失重仪(TGA)对采用熔融挤出方法制备的新型含二氮杂萘酮联苯结构聚芳醚砜酮PPESK(80/20)与聚醚砜(PES)共混物进行研究。动态热机械性能表明,加入PES对PPESK(80/20)的热稳定性有较大影响。另外,动态机械性能表明,在所研究的组分范围内共混物只有一个玻璃化转变温度,并随着PPESK(80/20)含量增加而升高,表明两组分完全相容。采用热失重仪测试PPESK(80/20)/PES共混物的热失重来分析它们热稳定性。采用Friedman方程确定热降解动力学参数(如表观活化能及反应级数等)。实验结果表明,PES组分影响PPESK的热稳定性。根据Friedman方程得出的动力学参数,预测了PPESK(80/20)、PES及其共混物在热失重为5%时的使用寿命。 采用熔融挤出方法制备不同配比的新型含二氮杂萘酮联苯结构聚芳醚砜酮PPESK(80/20)与聚芳酯(PAR)共混物。利用差示扫描量热仪(DSC)、扫描电镜(SEM)、动态热机械仪(DMTA)及热失重仪(TGA)重点对PPESK/PAR共混物的相容性及热性能进行表征和研究。结果表明,尽管采用DSC法共混体系只检测到一个玻璃转化温度,然而采用灵敏度更高的DMTA确证该共混物为部分相容体系。另外,氮气氛围中,采用多重扫描速率下的不定温法对PPESK/PAR热稳定性进行研究,根据简单叠加原理,共混物的最大热失重时温度及采用Friedman方法得出的热分解活化能出现负偏移,没用协同效应,表明共混加入PAR后降低了PPESK(80/20)热稳定性。 将人工神经网络方法应用于PPESK(80/20)基晶须增强复合材料的性能预测,分别采用晶须增强复合材料试验数据作为人工神经网络的样本数据,利用MATLAB6.5软件包中的神经网络工具箱,构建BP神经网络,优选最佳的神经网络参数,通过训练后,然后用于预测晶须增强复合材料的拉伸强度。结果表明,训练好的神经网络可以准确预测PPESK(80/20)基复合材料拉伸性能,基于MATLAB6.5的人工神经网络是分析预测PPESK(80/20)基复合材料力学性能的一种快捷、可靠的新方法。

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