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當前位置: 首頁 » 供應產品 » 建材 » 玻璃鋼制品 »衡水棗強艾珀耐特采光板*型號

衡水棗強艾珀耐特采光板*型號

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產品價格: 1/人民幣 
最后更新: 2019-09-30 09:53:45
產品產地: 泰興
發貨地: 泰興 (發貨期:當天內發貨)
供應數量: 不限
有效期: 長期有效
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    產品詳細說明

     衡水棗強艾珀耐特采光板*型號衡水棗強艾珀耐特采光板*型號
    試驗研究了4種(表觀)密度的EPS(發泡聚苯乙烯)混凝土的靜態壓縮性能和劈裂性能,建立了較低密度EPS混凝土的應力-應變關系模型,賦予了各參數相應的物理意義.結果表明:當EPS混凝土密度較高時,其呈現出明顯的準脆性材料特性;當EPS混凝土密度較低時,其呈現出明顯的泡沫吸能材料特性.所建立的較低密度EPS混凝土應力-應變關系模型能較好地擬合試驗結果.相同相對密度的EPS混凝土,其相對劈裂強度表現出明顯的粒子尺寸效應.隨EPS混凝土相對密度的降低,其相對劈裂強度粒子尺寸效應逐漸減小.
    frp采光板是和鋼結構配套使用的采光材料,其主要由高性能上膜、強化聚脂和玻璃纖維組成,其中上膜要起到很好的抗紫外線抗靜電的作用,抗紫外線是為了保護FRP采光板的聚酯不發黃老化,過早失透光特性。抗靜電是為了保證表面的灰塵輕易被雨水沖走或被風吹走,維持清潔美觀的表面。由于其穩定的質量、經久耐用的特點,深受顧客的歡迎,產品可廣泛使用在工業/商業/民用建筑額屋面和墻面。
     

    1)結構、成份: 
         
         ①上膜:  貼覆標稱20微米左右杜邦R公司生產的MelinexR74R或Melinex301R薄膜,
         符合AS/NZS4256.3-1994規范。
         ②樹脂成份:通用型間苯二甲酸聚脂或按ALSYNITE配方生產的樹脂.
         ③強化玻纖:含量***小22%
         
         
        (2)物理、力學性能: 
         
         ①拉伸強度:94 MPa
         ②抗壓強度:135 MPa
         ③抗彎強度:177 MPa
         ④重 量:2400克/平方米(厚1.5毫米),厚度或重量可根據客戶需求訂做
         ⑤顏 色:透明色和乳白色或其他顏色
         ⑥比 重:1.41克/cm3
         ⑦耐溫限度:-20℃~+95℃
         ⑧抗紫外線:可阻隔99.9%紫外線
         ⑨抗腐性:優越的耐酸堿能力
         ⑩產品壽命:保證15年采光板不會粉化、脆化和龜裂,一般期望值可達20年以上。
         ⑾斷 面:以YX760型為主,有200中斷面可供選擇,斷面可開模生產。 

    衡水棗強艾珀耐特采光板*型號衡水棗強艾珀耐特采光板*型號

    采光板 它是采用無堿玻璃纖維氈、強化聚酯樹脂和進口高性能防老化薄膜(或凝膠)及添加劑等材料,經機械化連續成型的一種采光產品。由于其具有外觀光潔、輕質高強、透光率高、耐腐蝕、耐老化、阻燃、斷面尺寸準確、不滲水、切割長度隨意、易安裝、使用壽命長達15-25年等特點,深受用戶喜愛。該產品可廣泛用于動、植物溫室采光、工業廠房及民用建筑的屋頂、墻面采光、太陽能熱水器的蓋板及底板等有采光以及長期使用要求的場所

    衡水棗強艾珀耐特采光板*型號衡水棗強艾珀耐特采光板*型號
    衡水棗強艾珀耐特采光板*型號衡水棗強艾珀耐特采光板*型號
    衡水棗強艾珀耐特采光板*型號衡水棗強艾珀耐特采光板*型號
    采用低溫延度試驗與彎曲梁流變試驗,通過數據回歸分析,對溶解性膠粉改性瀝青及其與苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物(SBS)復合的改性瀝青低溫性能進行評價.結果表明:當用膠粉和SBS對瀝青復合改性時,增大膠粉質量分數能有效提升瀝青的低溫塑性變形能力和低溫流變性能,增大SBS質量分數能提升瀝青的低溫塑性變形能力,但高摻量SBS可能降低瀝青低溫流變性能;隨著膠粉質量分數和SBS質量分數的增大,瀝青低溫性能提升幅度逐漸降低;當膠粉質量分數為10%且SBS質量分數為2%時,改性劑利用效率.
    輸電桿塔是電力架空線路設施中的重要支撐結構件;玻璃纖維增強復合材料具有優良的綜合性能,逐步應用于國內輸電線路建設中。本文綜述了國內北京房山、北京青龍湖、浙江舟山和深圳四處典型復合材料桿塔輸配電線路試點工程,介紹了復合材料桿塔在江蘇連云港、南京、福建等其它國內試點工程中的使用及運行狀況,并從復合材料桿塔的結構、工藝、運行等技術方面對各試點工程進行了評述,展望了復合材料桿塔未來主要的技術發展方向。
    采用人工神經網絡技術對混凝土損傷過程中所伴生的聲發射信號進行識別,可實現對混凝土損傷程度的識別.首先建立人工神經網絡模型,并在標準工況下采集混凝土損傷聲發射信號;然后根據加載曲線將采集到的聲發射信號分為3類(分別對應混凝土的3個損傷階段:輕度損傷階段、中度損傷階段和嚴重損傷階段),并將這3類信號作為標準工況數據輸入到神經網絡學習模塊中進行訓練,得到混凝土損傷程度識別系統;后將相同工況下所采集的混凝土聲發射信號輸入到系統中,即可識別混凝土的損傷程度.實測結果表明,識別準確率可達90%以上.


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