利用输出反馈方法实现聚合物分子量分布的控制

利用正交多项式组合神经网络对聚合反应分子量分布(MWD)进行建模,MWD被解构为若干矩值组成的矩向量函数,由此二元MWD控制问题可被转换为一元分布矩控制问题。以矩向量为直接被控对象,通过对矩的控制实现MWD的跟踪。为便于求解这类非仿射非线性多变量系统的控制策略,提出了改进型非线性自回归正交多项式网络结构,建立模型输出与U(k)之间的线性映射关系;针对高维被控矩向量,证明了矩向量中独立变量与分布函数参变量间的数量对等关系,给出了矩向量降维准则,将高维输出控制转化为低维问题。基于改进的神经网络模型,利用输出反馈方法对MWD矩向量进行控制,实现了对MWD的形状跟踪,仿真实验证明了方法的有效性。所提出的方法为非线性多变量系统的建模控制问题提供了新思路。

钼体系聚1,2-丁二烯分子量及其分布

本文用粘度法和GPC法研究了MoCl_4R-i-Bu_2AlOR′催化体系合成的聚1,2-丁二烯的分子量及其分布,发现该体系聚合物分子量分布非常窄,且与聚合温度呈直线关系;利用外推法估计,在-18℃左右该体系有可能引发活性聚合。聚合温度为30—70℃时,聚合物分子量分布宽度指数为1.5—2.0。本文还研究了调节聚合物分子量及其分布的方法,发现烯丙基卤可以大幅度调节聚合物分子量,对分子量分布也有一定的调节作用,其中烯丙基碘的效果最好。

织物洗涤剂中聚合物的应用研究

研究了聚合物作为洗涤助剂在洗涤溶液中的微观结构,与生产工艺以及抗再沉积之间的关系,研究了聚合物的分子量分布和分子量对抗再沉积的影响。