乌拉草纤维的超声波辅助碱氧-浴法提取工艺优化

为了提取一种新型植物纤维-乌拉草纤维并研究其性能,采用超声波-碱氧-浴法从乌拉草秸秆中提取乌拉草纤维,用多指标正交试验方法对超声波时间,碱煮时间,碱用量和双氧水用量进行优化设计,并通过对直径,断裂强度,回潮率3个指标的综合分析评价确定最佳提取工艺,对处理后的乌拉草纤维进行基本性能测试及保暖、抗菌效果测试。结果表明:最佳工艺参数为:超声波时间为70min;碱氧-浴时间为100min;0.75L溶液中碱质量浓度为8g/L;双氧水质量浓度为12g/L。采用最优工艺所提取的乌拉草纤维平均直径、长度、断裂强度及回潮率分别为47.19μm、152.59mm、2.03×104MPa和15.33%,与苎麻纤维性能相似,可满足可纺性要求。并有一定的保暖性和优良的抑菌效果。

乌拉草纤维热解及其产物挥发性有机物特性分析

为探究乌拉草纤维的热解性能及其在热解过程中挥发性有机物释放情况,基于傅里叶红外光谱仪及同步热分析质谱联用系统对乌拉草纤维及汉麻纤维的主要化学成分进行分析,探究其热分解过程,采用Coats-Redfern法进行热动力学计算,并对其热分解过程中挥发性有机物释放进行检测。研究结果发现,乌拉草纤维与汉麻纤维主要成分相似,以纤维素、半纤维素、木质素为主。其热分解过程可依次分为水分挥发失重、半纤维素热解、纤维素及木质素热解3个主要阶段,并可用半纤维素热解、纤维素热解、木质素热解3个独立的一级反应描述,纤维素与木质素热解阶段反应活化能较高,热解过程与汉麻纤维热分解过程相似。在乌拉草纤维热解过程中,除H2O、CO2气体释放以外,同时释放少量甲醛等挥发性有机物。研究结果为乌拉草纤维实际应用中阻燃及环保问题的考虑提供参考。

洋麻/芳纶混纺织物增强复合材料的力学性能研究

为了探究四种洋麻/芳纶不同混纺比对其混纺织物增强复合材料力学性能的影响,对以环氧树脂为基体,精细化处理的洋麻和对位芳纶不同混纺比机织物为增强体的复合材料进行力学性能测试,并对洋麻纤维扫描电子显微镜(SEM)及傅里叶红外光谱(FTIR)测试分析纤维表面粗糙度及极性变化,从而来分析力学测试结果。结果表明,洋麻/芳纶30/70混纺织物增强复合材料弯曲强度最高,为248.81MPa,弯曲模量为12.91GPa,与纯芳纶织物增强复合材料相比,分别提高4.9%和7.1%;而洋麻/芳纶20/80混纺织物增强复合材料剪切强度最高,为24.58MPa,与纯芳纶织物增强复合材料相比,提高18.6%。SEM及FTIR表明洋麻纤维精细化处理后,纤维表面粗糙度增加,极性降低,提高了增强体与树脂的界面结合力,从而改善了复合材料的弯曲、剪切性能。

乌拉草纤维的漆酶处理工艺优化

为了提取出性能更加优异的乌拉草(Carex meyeriana)纤维,利于其在纺织加工中的应用。本研究采用漆酶对乌拉草纤维进行处理,以漆酶用量、pH、温度为因素,以纤维木质素含量、直径、断裂强度为评价指标,采用响应曲面法进行工艺优化。并对最优工艺处理前后的乌拉草纤维进行超景深、扫描电镜、傅里叶红外光谱仪(FTIR)及X射线衍射仪(XRD)测试。结果表明,最优处理工艺为漆酶用量14%,pH 5.5,温度47℃。得到的乌拉草纤维木质素含量为7.71%,较处理前降低了60.86%;纤维直径为40.06μm,较处理前减小了48.24%;断裂强度为203.46 MPa,较处理前提升了53.71%。通过超景深三维系统观察到漆酶处理后的乌拉草纤维更细、更均匀、更柔软;扫描电镜照片及FTIR图谱表明,乌拉草纤维的胶质得到了进一步的去除;XRD图谱表明漆酶处理后乌拉草纤维的结晶度由57.09%提升到64.53%。说明漆酶处理可以改善乌拉草纤维的性能,有利于乌拉草纤维在纺织加工中的应用。

聚丙烯/秸秆复合材料的成型工艺及性能探究

采用化学方法制备了水稻秸秆纤维,并以水稻秸秆纤维为增强体,聚丙烯为基体,运用纺织技术及热压成型技术制备了聚丙烯/秸秆复合板材。结果表明,采用浓度为4%、浴比为1∶20、温度为80℃的NaOH溶液热煮20 min可提取较纯的秸秆纤维;在12.5 MPa、200℃热压30 min条件下,复合板材成型较好;纤维质量分数为45%时,复合材料具有良好的力学性能。

乌拉草/棉纱线性能的模糊综合评价

为了综合评价乌拉草(Carex meyeriana)/棉纤维混纺比对纱线性能的影响,以利于乌拉草在纺织服装上的应用。本研究以纱线断裂强度、断裂伸长率、毛羽、条干、细结、粗结、棉结为性能评价指标,采用模糊综合评价方法对乌拉草/棉纤维质量配比为12/88、25/75、37/63、46/54的4种不同混纺比纱线性能进行了综合评价。结果表明,模糊综合评价得到4种混纺比的隶属度分别为0.370 5、0.238 6、0.210 4和0.180 5,即乌拉草纤维的含量越低,纱线的综合性能越优,所以4种不同质量配比中12/88的乌拉草/棉混纺纱性能最优,且试验得到25/75、37/63的乌拉草/棉混纺纱性能接近。因此对于不同的要求,可以选择不同的乌拉草/棉混纺比,试验结果为乌拉草纤维在纺织服装上的应用提供了依据。

电子商务信用标识服务机制探究

现代经济的运作特点决定了市场经济是信用经济,电子商务信用标识服务是第三方机构参与市场信用体系的重要渠道。文章通过对比国内外电子商务标识的应用,分析电商、消费者和服务机构之间的授信机制,提出了规范电子商务信用标识服务的建议,以期促进我国市场信用机构服务水平的提升,推动电子商务信用体系的发展。

河北省社会信用体系标准化建设分析研究

社会信用标准体系作为社会信用体系建设的基础,发挥着无可替代的技术支撑作用。本文通过分析社会信用标准体系建设的重要性以及河北省社会信用标准化建设存在问题,提出了河北省社会信用标准体系框架构架,并介绍了河北省在企业质量信用、商务诚信等重点领域的标准研究成果,旨在进一步明确河北省社会信用标准体系建设工作思路,推动河北省社会信用标准化建设。

关于服务质量监测开展情况调研与思考

推动服务业高质量发展,是更好地满足人民日益增长的美好生活需要、深入推进供给侧结构性改革的重要举措。服务质量监测可以全面反映服务业质量状况,推动补齐短板弱项,不断提升服务业质量水平。文章通过调研我国服务质量监测开展情况,分析服务质量监测工作存在的问题并提出解决建议,为推动完善服务业监测体系及相关部门开展工作提供支持。

改进Back Propagation神经网络预测麻纤维/UP复合材料的界面性能

为研究麻纤维化学成分对其增强复合材料界面性能的影响,选取麻纤维纤维素、半纤维素、果胶、木质素、水溶物、脂蜡质成分含量及回潮率作为影响因素,以麻纤维/不饱和聚酯树脂(UP)复合材料界面性能作为影响结果,构建Back Propagation(BP)神经网络的训练样本。首先,利用灰关联分析法对影响麻纤维/UP复合材料界面性能的因素进行关联度计算;其次,按照影响程度的大小进行排序,建立3层BP神经网络模型进行迭代训练;最后,预测麻纤维化学成分含量对麻纤维/UP复合材料界面性能的影响。预测结果表明:学习结束后模型的输出比较接近实测值,说明BP神经网络具有很强的学习能力,同时也证明了将BP神经网络用于麻纤维/UP复合材料界面剪切力预测的可行性;灰关联与BP神经网络联用后预测精度得到大大提高,预测误差最大可减小83.28%。