產品詳情
塑膠原料改性材料具有較低的摩擦系數，特別是含有PTFE、石墨、碳纖維等固體潤滑劑的牌號在保證機械性能的前提下具有很低的摩擦系數，可以實現無油潤滑條件下的長期工作。被稱為自潤滑軸承級的材料，可以用來制造無油潤滑工況下的耐磨軸套、滑塊等高溫耐磨件。在200℃、3米/秒和20公斤載荷條件下，某些摩擦性能材料的摩擦系數請見下面柱形圖。
步用注塑機注出純凈水桶瓶胚，第二步將室溫的純凈水桶瓶胚再加熱后拉吹成為瓶子，此步驟在另一臺再加熱，拉吹機上完成。瓶胚模具腔數的選定家用純凈水桶流行用3加侖的瓶子，瓶胚重量為3g―52g。模具腔數可選用2腔、4腔、6腔、8腔，12腔、16腔、24腔、32腔，48腔、6腔、72腔、96腔及144腔。為了提高生產效率，應盡用注塑機的四柱空間，模板空間及注塑重量來達到多腔數。瓶胚中的皇者是五加侖純凈水桶瓶的瓶胚，重量為65g-75g不等一用即棄的五加侖瓶重量亦有4g。 塑膠由于分子鏈是由苯環和硫原子交替排列組成，本身具有阻燃作用，無須加入阻燃劑可以達到UL-94-VO級水平。它的極限氧指數可達44%-53%，與pvc相近，是一種自熄性塑料，塑膠對紫外線、射線等也很穩定，在照射時不會表面發粘或分解的現象。
回復“行業”可查看塑膠行業動態，每天不斷更新；材料常用牌號PC/：BS生產的與常用牌號有：基礎創新塑料（c28-712-7c111等)德國拜耳（3157FR2等）奇美(PC5PC34PC365等）日本帝人（3172BX、TN-3713T-2711等）韓國LG（GN-51R554BK等)日本三菱工程（5R、LDS37PL22等）韓國錦湖（826H：C-82H：C-8265等）韓國三養（2N21NHFS/BK等）韓國星毛織（115L、EN-15NH-117等）回復“PC/：BS或者聚美合金”可查看本公司提供的性能穩定的合金品牌材料；常見問題及解決方法銀絲問題：銀絲不良是PC/：BS材料常見的問題，銀絲又稱銀紋、水花、料花等，是在制品表面沿著流動方向出現的銀色發白的絲狀條紋現象，氣體的干擾，其中產生的氣體又主要分為三種成分：1.空氣：熔膠及射出階段卷入的空氣；水分：材料本身含有的水分；裂解氣：高溫水解/熱分解產生的氣體。
法國阿科瑪 Rilsamid AMN BLACK T6LD PA12 耐候抗UV加工材料進口特性：
塑膠原料的熔體流動性好，故制品壁厚可小到1mm。塑料性能檢測技術服務遍布化工行業，從原材料鑒定、化工產品配方分析，到產品生產中的工業問題診斷、產品應用環節的失效分析、產品可靠性測試，都可以提供專業的分析技術服務。塑膠原料樹脂集合了三者單體的優良性質，即：苯乙烯的光澤、電性能、成型性；丙烯腈的耐熱性、剛性、耐油性；丁二烯的耐沖擊性。
同時，Flexcon公司還提供隔板以保護產品并化儲藏密度。幾乎每一種由Flexcon公司制造的波紋狀容器均由ESD安全材料制造以保護靜電敏感產品。此外，Flexcon公司還對個擁有泡沫緩沖的容器進行訂制設計以避免在運輸過程中造成的產品破壞。Flexcon公司波紋狀塑料容器的特點是可對尺寸，樣式和色彩進行定制設計。這可使容器具有滿足各種不同需求的能力。波紋狀塑料容器在性價比很高的情況下提供此多樣化性。
法國阿科瑪 Rilsamid AMN BLACK T6LD PA12 耐候抗UV加工材料進口性能：
改性塑膠原料發展的趨勢5、 很容易在鏈端或鏈上引入反應基團形成活性低聚物，從而得到熱固性塑膠原料。
英國研究人員日前報告說，他們利用植物的木質素研制出易降解的微型顆粒，可用于取代目前添加在日化用品中的塑料微粒，以減少塑料微粒對海洋的污染。直徑小于.5毫米的球狀塑料顆粒常被添加至洗面奶、沐浴露、牙膏、護膚霜等日化用品中，使產品具備柔滑的使用感。由于尺寸太小，塑料微粒無法被現有污水處理系統過濾，終會流入海洋，要花幾百年才能降解。據估計，洗一次淋浴會導致1萬個塑料微粒進入海洋。環保專家擔心，塑料微粒會被小型海洋生物吞食，進入食物鏈、危害動物，甚至可能流向人類餐桌。
法國阿科瑪 Rilsamid AMN BLACK T6LD PA12 耐候抗UV加工材料進口應用：
具有熱固性塑料的耐熱性、化學穩定性和熱塑性塑料的成型加工性。還具有優異的耐熱性。其熱變形溫度為160℃，當用20%～30%的玻璃纖維增強時,熱變形溫度可提高到280～300℃。的熱穩定性良好，在空氣中420℃。2h情況下失重僅為2%，500℃時為2.5%,500℃時才產生顯著的熱失重。的長期使用溫度約為200℃，在此溫度下，仍可保持較高的拉伸強度和彎曲模量，它還是一種非常堅固的材料，有優異的長期耐蠕變性和耐疲勞性能。這是英國紐卡斯爾大學生物醫學研究人員想出來的主意：把一個可以進行圖像識別的攝像頭搭在一個假肢原型上。這不是一個抓人眼球的機械手，這是一個擁有自己眼球的機械手。使用已經開發好的計算機視覺技術，研究人員通過深度學習訓練這個攝像頭識別5個物體。比如當使用者想要拿起一個杯子，不需要自己向假肢輸入任何信號，在你把手伸向杯子的過程中，假肢的攝像頭會對眼前的物體拍照，后臺識別，然后根據深度學習訓練的結果判斷這個物體應該怎么抓，然后把手型調整到相應的抓握形狀（比如拿起一支筆需要夾持的動作，拿起一杯水需要握住杯柄垂直移動），后一步根據用戶的肌電信號確認抓地力。
