轻量化杜仲胶/高密度聚乙烯形状记忆材料的制备与性能

以可膨胀物理微球Expancel 920 DU 40为发泡剂,通过物理共混和化学交联的方式制备了发泡杜仲胶(EUG)/高密度聚乙烯(HDPE)形状记忆材料,从而实现了轻量化。采用扫描电镜、差示扫描量热法和万能材料试验机等对不同共混比的发泡EUG/HDPE复合材料的微观形貌、结晶熔融行为、物理机械性能和形状记忆行为等进行了研究。结果表明,随着HDPE用量的增加,发泡EUG/HDPE形状记忆材料的交联程度和拉伸强度降低,定伸应力增大,物理机械性能与材料内部的交联结构、晶区、泡孔等微观结构密切相关;HDPE的加入使复合材料的发泡程度增大,EUG相的熔融温度和相对结晶度随HDPE用量的增加而降低,HDPE的相对结晶度增大而熔融温度基本无变化;随HDPE用量的增加,复合材料的热刺激响应温度升高,形变回复速率减小,热致形变回复率无明显变化。

发泡杜仲胶/高密度聚乙烯形状记忆材料的制备与性能

通过物理共混的方式制备了发泡杜仲胶(EUG)/高密度聚乙烯(HDPE)形状记忆材料,探讨了共混比对其硫化特性、物理机械性能、发泡程度、结晶熔融行为和形状记忆性能的影响。结果表明,随着HDPE用量的增加,EUG/HDPE形状记忆材料的交联程度降低,100%定伸应力、300%定伸应力增大,但拉伸强度及扯断伸长率降低,物理机械性能与材料的交联结构、晶区、泡孔等微观结构密切相关;HDPE的加入使材料的发泡程度增大,EUG相的熔融温度及相对结晶度随着HDPE用量的增加而降低,HDPE的相对结晶度增大而熔融温度基本无变化;随着HDPE用量的增加,材料的热刺激响应温度Tr升高,形变回复速率Vr减小,热致形变回复率Rf无明显变化。

形状记忆聚合物在生物医学领域的研究进展

形状记忆高分子材料已经成为一种新型的生物医用智能材料,它能够根据不同应用进行性能设计,以满足生物医学领域对材料多功能的要求。基于不同的应用,形状记忆聚合物材料可以提供适合的功能,例如:形状展开功能、形状固定及回复功能、形变回复率及回复力可控性能等。形状记忆高分子材料可以通过多种刺激,例如:热、光、电、磁等方式被激发,实现其生物医学功能。这些刺激可以通过直接接触或遥控的方式激发材料的性能。形状记忆高分子材料也可以经过设计,具有生物降解性能、生物相容性等。首先介绍了形状记忆聚合物材料的结构原理、性能及分类,并在此基础上根据不同生物医学领域的应用进行总结,同时针对不同的形状记忆性能在生物医学领域的应用进行探讨。最后对形状记忆聚合物材料的生物力学性能、灭菌方式对材料性能的影响等进行了总结。

交联程度对发泡杜仲胶基形状记忆材料性能的影响

以热膨胀物理微球作发泡剂制备了发泡杜仲胶(EUG)基形状记忆材料,并考察了硫黄用量及交联程度对其形状记忆行为的影响。结果表明,随着硫黄用量的增加,EUG的交联程度增大,结晶度和熔融温度降低,材料的发泡程度并不随交联程度变化呈线性变化。力学性能与其交联程度、结晶度和发泡程度有关;随着交联程度的增加,热致形变回复率和热刺激响应温度降低,形变回复速率增大,当硫黄用量为0.8份时形状记忆性能最佳。

偶氮型光致变色液晶树状大分子的量子产率、异构转化率和活化能研究

研究了化合物端基含36个己氧基偶氮苯介晶基元的二代(G2)光致变色液晶树状大分子在氯仿及四氢呋喃溶液中的量子产率、吸收光强Ia、活化能E、异构转化率A/A0、热回复异构化速率常数kH及其反/顺异构体组分比A′/A′0,并与一代光致变色液晶碳硅烷树状大分子(G1)及介晶基元化合物(M3)的光化学行为进行了比较.在氯仿及四氢呋喃溶液中的量子产率的顺序均为M3>G1>G2,吸收光强Ia在氯仿及四氢呋喃溶液中的顺序分别为G2>G1>M3(氯仿)和M3>G1>G2(四氢呋喃),在氯仿及四氢呋喃溶液中活化能的顺序均为M3>G2>G1,在氯仿及四氢呋喃溶液中热回复异构化速率常数kH的顺序均为G1>G2>M3,在热回复异构化反应中的反/顺异构体组分比A′/A0′在氯仿及四氢呋喃溶液中的顺序均为G2>G1>M3.

含Ornstein-Uhlenbeck过程的随机SIS模型疾病的灭绝性分析

对一类总人口随时间变化具有非线性发生率的随机SIS传染病模型进行了研究,证明了接触系数满足Ornstein-Uhlenbeck过程时传染病模型的解存在并且唯一,同时得到了疾病灭绝所需要的条件.

具有非线性发生率且含Ornstein-Uhlenbeck过程的SIS传染病模型

本文对一个具有非线性发生率且包含Ornstein-Uhlenbeck过程的随机SIS传染病模型进行了研究,确定了决定疾病灭绝和持久的阈值——随机基本再生数R0^s,当R0^s>1时,在一定条件下疾病持久;当R0^s<1时,在一定的条件下疾病灭绝.同时发现大的波动强度和小的回复速率会抑制疾病的爆发.

时变O-U模型在气温预测及气温期货定价中的适应性研究——基于北京市1951-2012年的日平均气温数据

天气衍生品作为一种规避天气风险的金融衍生品,如何对其准确定价一直以来是学术界争论的焦点。文章以Alaton[5]提出的基于月波动率的O-U模型为基础,将原模型中的常量均值回复速率考虑为随时间变化的变量,并通过ARMA(p,q)模型分析该时间序列的变化规律,进而建立时变O-U模型。基于北京市自1951年以来的日平均气温数据,分别模拟了2010-2012共计三年的日平均气温,并与其真实值对比发现:改进后的模型残差平方和更小,而偏差比例、方差比例和协方差比例也显示改进后的模型对温度预测效果更好。最后,基于北京市的数据通过蒙特卡洛仿真计算了CDDs和HDDs,并进行了相关的期货合约定价,进一步验证了改进后模型的适应性。

基于Logistic模型的均值突变时间序列临界预警研究

对物理学中的非线性方程—Logistic方程解的稳定性进行分析,发现当初值和参数取值一定时,解具有从一种稳定状态突变到另一种稳定状态的特性.突变的程度和速度与方程的控制参数有关,可以用定义的突变强度指数来进行描述.利用方程解的这一特性,构造满足动力学结构突变的理想时间序列,模拟气候系统中的均值突变,考察物理量回复速率和回复力在系统趋近临界阈值时的临界行为,研究其对系统突变的早期预警能力.本文还讨论了当系统受到噪声信号干扰时,回复速率和回复力仍然对系统突变有较好的预警.最后,对太平洋年代际振荡(PDO)指数序列进行检测,检测结果表明早期预警信号出现在1973年前后,而公认的PDO指数序列的突变发生在1976/1977年,表明回复速率和回复力在一定程度上可以作为均值突变的早期预警信号.

时变O-U模型在农业气温指数保险定价中的适用性研究

农业气温指数保险定价的首要环节是提升气温预测值的精确度,本文通过在均值回复速率设定中引入时间序列模型,构建了时变O-U模型,分别拟合武汉、大连、郑州1951-2015年的日均气温变动特点,并检验了模型预测精准度。在此基础上,以武汉为例测算了一份气温指数保险合约中保险双方的收益。研究发现,时变O-U模型较好地拟合了气温数据变动趋势,提升了预测精确度;模型改进之后,使保险合约价格上升,同时也使农民收益为正的概率上升。这一方面能够使保险公司获得较高的保费收入,有利于冲减经营成本;另一方面虽然使农民支付了稍高的保费,但是最终获得收益为正的概率却提高了。