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产品中心当前位置:>>>PA66(尼龙66)E101L/陶氏杜邦/物性表参数责任编辑:文和林发表时间:2020-03-27 原材料生产商:DuPont(陶氏杜邦) PA66(尼龙66)E101L/陶氏杜邦/物性表参数 PhysicalProperties物理性质Metric公制数据English英制数据Comments测试方法SpecificGravity密度g/ccg/ccASTMD792MaximumMoistureContent 水分含量InjectionMoldingLinearMoldShrinkage,Flow线性收缩率/流动cm/cm @Thickness3.20mmin/in @Thickness0.126inASTMD955MeltFlow熔体流动速率g/10min @Load2.16kg, Temperature250Cg/10min @Load4.76lb, Temperature482FASTMD1238MechanicalProperties力学性能Metric公制数据English英制数据Comments测试方法TensileStrength,Yield屈服拉伸强度MPa @Thickness3.20mmpsi @Thickness0.126in50mm/min;ASTMD638FlexuralYieldStrength弯曲屈服强度MPa @Thickness3.20mmpsi @Thickness0.126in10mm/min;ASTMD790FlexuralModulus弯曲弹性模量GPa @Thickness3.20mmksi @Thickness0.126in10mm/min;ASTMD790IzodImpact,Notched悬臂梁缺口冲击强度J/cm @Thickness3.20mm, TemperatureCft-lb/in @Thickness0.126in, Temperature73.4FASTMD256ThermalProperties热性能Metric公制数据English英制数据Comments测试方法DeflectionTemperatureat热变形温度0.46MPa(66psi)C @Thickness6.40mmF @Thickness0.252inUnannealed;ASTMD648ULRTI,Electrical相对温度指数CFULRTI,MechanicalwithImpact机械冲击热指数CFULRTI,MechanicalwithoutImpact无机械冲击热指数CFFlammability,UL94阻燃等级 @Thickness=1.20mm @Thickness=0.0472inProcessingProperties加工性能Metric公制数据English英制数据Comments测试方法RearBarrelTemperature料筒后段温度CFInjectionMoldingMiddleBarrelTemperature料筒中段温度CFInjectionMoldingFrontBarrelTemperature料筒前段温度CFInjectionMoldingNozzleTemperature喷嘴温度CFInjectionMoldingMeltTemperature熔体温度CFInjectionMoldingMoldTemperature模具温度CFInjectionMoldingDryingTemperature干燥温度CFInjectionMoldingDryTime干燥时间hourhourInjectionMoldingBackPressure背压MPapsiInjectionMoldingScrewSpeed螺杆转速rpmrpmInjectionMolding 温馨提示: 本物性表参数提供者不承担任何法律责任,建议在选择材料前,就数据值与塑胶材料厂商进行验证。版权归原作者所有,如有侵权请立即与我们联系. 友情提示: 您还可以进入塑料型号栏目,查询PA66E101L的塑料规格 您还可以进入工程塑料栏目,查询PA66E101L的塑料供应商 您还可以进入塑料价格栏目,查询PA66E101L的价格 您还可以进入常见问题栏目,查询PA66E101L的物性表参数。上一篇:上一篇:下一篇:
湖南衡阳越泰新材料有限公司本着“品质至上、信誉至上、服务至上、时间至上”的企业经营理念,“诚信经营、信誉为本”的经营宗旨, 是一家专业研究、开发和销售 塑胶米专业性企业,公司产品主要有 塑胶米等系列,品种多,规格全。坚信客户永远是公司发展的源泉,坚持以市场为导向,以完善的售后服务为承诺,我们积j i参与推广以及行业交流活动,公司在长期的发展过程中以过硬的产品质量的优势和国内许多大型的公司都建立了长期良好的合作伙伴关系。
耐高温材料TPU(Thermoplastic polyurethanes)名称为热塑性聚氨酯弹性体橡胶,TPU是由二苯甲烷二异氰酸酯(MDI)或甲苯二异氰酸酯(TDI)等二异氰酸酯类分子和大分子多元醇、低分子多元醇(扩链剂)共同反应聚合而成的高分子材料。 它的分子结构是由二苯甲烷二异氰酸酯(MDI)或甲苯二异氰酸酯(TDI)和扩链剂反应得到的刚性嵌段以及二苯甲烷二异氰酸酯(MDI)或甲苯二异氰酸酯(TDI)等二异氰酸酯分子和大分子多元醇反应得到的柔性链段交替构成的。 中文名热塑性聚氨酯弹性体。外文名tpu材料性 质高分子材料用 途汽车部件等 目录 1 简介 2 主要特性 3 成型品用途 4 应用分类 简介编辑 语音 TPU具有卓越的高张力、高拉力、强韧和耐老化的特性,是一种成熟的环保材料。目前,TPU已广泛应用于医疗卫生、电子电器、工业及体育等方面,其具有其它塑料材料所无法比拟的强度高、韧性好、耐磨、耐寒、耐油、耐水、耐老化、耐气候等特性,同时他具有高防水性透湿性、防风、防寒、抗菌、防霉、保暖、抗紫外线以及能量释放等许多优异的功能。 热塑性聚氨酯弹性体TPU按分子结构可分为聚酯型和聚醚型两种,按加工方式可分为注塑级、挤出级、吹塑级等。 主要特性编辑 语音 1. 高耐磨性:TPU与其它材料的Taber磨耗指数对比 (磨耗条件:CS17轮、1000g/轮、5000r/m 23℃) 材料 磨耗量(mg) 材料 磨耗量(mg) TPU 0.5-3.5 天然橡胶 146 尼龙610 16 耐冲击PVC 160 聚酯薄膜 18 丁苯橡胶 177 尼龙11 24 增塑PVC 187 HDPE 29 丁基橡胶 205 PF 42 ABS 275 丁羟橡胶 44 CBR 280 尼龙66 49 PS 324 LDPE 70 尼龙6 366 2. 硬度范围广:通过改变TPU各反应组分的配比,可以得到不同硬度的产品,而且随着硬度的增加,其产品仍保持良好的弹性。 3. 机械强度高:TPU制品的承载能力、抗冲击性及减震性能突出。 耐寒性突出:TPU的玻璃态转变温度比较低,在零下35度仍保持良好的弹性、柔顺性和其他物理性能。 4. 加工性能好:TPU可采用常见的热塑性材料的加工方法进行加工,如注射、挤出、压延等等。同时,TPU与某些高分子材料共同加工能够得到性能互补的聚合物合金。 5. 耐油、耐水、耐霉菌。 6. 再生利用性好。 成型品用途编辑 语音 汽车部件 球型联轴节;防尘盖;踏板刹车器;门锁撞针;衬套 板簧衬套;轴承;防震部件;内外装饰件;防滑链等 机械·工业用部件 各种齿轮;密封件;防震部件;取模针;衬套;轴承 盖类;连接器;橡胶筛;印刷胶辊等 鞋类 垒球鞋、棒球鞋、高尔夫球鞋、足球鞋鞋底及鞋前掌 女士鞋后跟;滑雪靴;靴等 其他 自位轮;把手;表带;手机保护套;手机壳;平板电脑保护套等 管材·软管 高压管;医疗管;油压管;气压管;燃料管;涂敷管 输送管;消防水带等 薄膜·板材 转动带;气垫;膜片;键盘板;复合布等 电线·电缆 电力通信电缆;计算机配线;汽车配线;勘探电缆等 其他 各种环形管线;圆形带;V型带;同步带;防滑带等 压 延 转动带;软体槽、罐类;薄膜复合片材等 吹 塑 各种车辆用箱类;各种容器类 吹 膜 超薄、宽幅薄膜(医疗、卫生用品) 溶 液 熔接料;粘接剂;人造革、合成革、绳、铁丝、手套等涂层 应用分类编辑 语音 1. 鞋材 TPU用于鞋材主要由于其优良的弹性和耐磨性。含TPU的鞋类产品穿着舒适度方面比普通鞋类产品优越得多,因此,在鞋类产品中较为广泛,尤其是一些运动鞋,休闲鞋。 2. 薄膜 TPU因其优越的性能和环保概念日益受到人们的欢迎。目前,凡是使用PVC的地方,TPU均能成为PVC的代替品。TPU薄膜不仅可与各种布料贴合,还可以用真空热成型的方法生产轮廓清晰,尺寸稳定的产品。随着国内环保意识的不断提高,TPU的应用也越来越广泛。其中增加速度比较快的领域:鞋面里料、保暖内衣、透明内衣、透明肩带、松紧带及医疗用透气胶带。 3. 胶粘剂 TPU胶粘剂属于聚氨酯粘胶剂的一种。在欧美聚氨酯胶粘剂的使用已经相当普遍,特别在鞋类胶粘剂的使用中,几乎使用聚氨酯粘胶剂。我国TPU粘胶剂的使用是以TPU溶解后,经过加工处理后获得聚氨酯粘胶剂。在TPU粘胶剂使用上,主要以广东、福建、浙江、上海四个主要地区为主。 4. 软管 由于TPU软管具有柔软,良好的抗张强度、冲击强度 耐高低温性,所以在中国TPU软管被广泛用作飞机、坦克、汽车、摩托车、机床等机械设备等的输气、输油软管。主要TPU软管制造企业集中在广东、浙江、江苏、山东、河北等地。 5. 电线 TPU提供了耐撕裂、耐磨与弯曲特征,耐高低温性更是电缆性能的关键。所以在中国市场上,高等电缆如控制电缆与电力电缆用TPU,用来保护设计复杂电缆的被覆材料,用途也日益广泛。 6. 滚轮 聚氨酯弹性体以其较高的机械强度、卓越的耐磨性、优良的耐油、耐酸碱、突出的抗压缩性及使得其在滚轮上有大量应用。国内滚轮主要有以下几种:工业滚轮、家用滚轮、运动器材轮、医疗器械轮、玩具轮。 7.塑胶改性 可用于PA,ABS增塑,但成本较高。 8 .油墨 TPU油墨主要优点表现于:优异的附着力,低粘度,良好的耐曲挠性,优异的耐磨性,高光泽度,耐气候性,可以抵御包括UV照射在内的任何阳光暴晒,在各种应用领域中都表现极好的强韧性和持久性。芳香族和脂肪族的TPU制成的油墨都能在各种气候和环境条件下使用,产品具有稳定和杰出的性能。 TPU 油墨具有光洁平滑的外观,良好的遮光性及耐醇、附着力强等特点,主要适用于TPU等塑胶的表面装饰。如手机、笔记本电脑、鞋、轿车皮椅、沙发、高级皮具、手提袋、充气娱乐TPU制品、雨伞、雨衣等 TPU油墨用于金属、玻璃上,附着率差,易掉漆。
深度学习飞速发展过程中,人们发现原有的处理器无法满足神经网络这种特定的大量计算,大量的开始针对这一应用进行专用芯片的设计。谷歌的张量处理单元(TensorProcessingUnit,后文简称TPU)是完成较早,具有代表性的一类设计,基于脉动阵列设计的矩阵计算加速单元,可以很好的加速神经网络的计算。本系列文章将利用公开的TPUV1相关资料,对其进行一定的简化、推测和修改,来实际编写一个简单版本的谷歌TPU,以更确切的了解TPU的优势和局限性。动手写一个简单版的谷歌TPU系列目录 拓展 TPU的边界(规划中) 重新审视深度神经网络中的并行(规划中)1.TPU设计分析 人工神经网络中的大量乘加计算(譬如三维卷积计算)大多都可以归纳成为矩阵计算。而之前有的各类处理器,在其硬件底层完成的是一个(或多个)标量/向量计算,这些处理器并没有充分利用矩阵计算中的数据复用;而GoogleTPUV1则是专门针对矩阵计算设计的功能强大的处理单元。参考Google公开的论文In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit,TPUV1的结构框图如下所示 结构框图中受瞩目的是巨大的MatrixMultiplyUnit,共计64K的MAC可以在700MHz的工作频率下提供92Tint8Ops的性能。这样一个阵列进行矩阵计算的细节将会在进行更进一步的阐述。TPU的设计关键在于充分利用这一乘加阵列,使其利用率尽可能高。 结构图中其他的部分基本都是为尽可能跑满这个矩阵计算阵列服务的,据此有以下设计 因此从硬件设计上来看,只要TPUops/WeightByte达到1400左右,理论上TPU就能以接近的效率进行计算。但在实际运行过程中,访存和计算之间的调度,读写之间的依赖关系(譬如ReadAfterWrite,需要等写完才能读),指令之间的流水线和空闲周期的处理都会在一定程度影响实际的性能。 为此,TPU设计了一组指令来控制其访问存和计算,主要的指令包括 所有的设计都是为了让矩阵单元不闲下来,设计希望所有其他指令可以被MatrixMultiply指令所掩盖,因此TPU采用了分离数据获取和执行的设计(Decoupled-access/execute),这意味着在发出Read_Weights指令之后,MatrixMultiply就可以开始执行,不需要等待Read_Weight指令完成;如果Weight/Activation没有准备好,matrixunit会停止。 需要注意的是,一条指令可以执行数千个周期,因此TPU设计过程中没有对流水线之间的空闲周期进行掩盖,这是因为由于Pipline带来的数十个周期的浪费对终性能的影响不到1%。 关于指令的细节依旧不是特别清楚,更多细节有待讨论补充。2.TPU的简化 实现一个完整的TPU有些过于复杂了,为了降低工作量、提高可行性,需要对TPU进行一系列的简化;为做区分,后文将简化后的TPU称为SimpleTPU。所有的简化应不失TPU本身的设计理念。 TPU中为了进行数据交互,存在包括PCIEInterface、DDRInterface在内的各类硬件接口;此处并不考虑这些标准硬件接口的设计,各类数据交互均通过AXI接口完成;仅关心TPU内部计算的实现,更准确的来说,SimpleTPU计划实现TPUcore,即下图红框所示。 由于TPU的规模太大,乘法器阵列大小为256×256,这会给调试和综合带来极大的困难,因此此处将其矩阵乘法单元修改为32×32,其余数据位宽也进行相应修改,此类修改包括ResourceTPUSimpleTPUMatrixMultiplyUnit256*25632*32AccumulatorsRAM4K*256*32b4K*32*32bUnifiedBuffer96K*256*8b16K*32*8b 由于WeightFIFO实现上的困难(难以采用C语言描述),Weight采用1K*32*8b的BRAM存放,Pingpang使用; 由于MatrixMultiplyUnit和Accumulators之间的高度相关性,SimpleTPU将其合二为一了; 由于Activation和Normalized/Pool之间的高度相关性,SimpleTPU将其合二为一了(TPU本身可能也是这样做的),同时只支持RELU函数; 由于并不清楚SystolicDataSetup模块到底进行了什么操作,SimpleTPU将其删除了;SimpleTPU采用了另一种灵活而又简单的方式,即通过地址上的设计,来完成卷积计算; 由于中间结果和片外缓存交互会增加instruction生成的困难,此处认为计算过程中无需访问片外缓存;(这也符合TPU本身的设计思路,但由于UnifiedBuffer大小变成了1/24,在这一约束下只能够运行更小的模型了) 由于TPUV1并没有提供关于ResNet中加法操作的具体实现方式,SimpleTPU也不支持ResNet相关运算,但可以支持channelconcate操作;(虽然有多种方式实现ResidualConnection,但均需添加额外逻辑,似乎都会破坏原有的结构) 简化后的框图如下所示,模块基本保持一致 3.基于XilinxHLS的实现方案 一般来说,芯片开发过程中多采用硬件描述语言(HardwareDescriptionLanguage),譬如VerilogHDL或者VHDL进行开发和验证。但为了提高编码的效率,同时使得代码更为易懂,SimpleTPU试图采用C语言对硬件底层进行描述;并通过HLS技术将C代码翻译为HDL代码。由于之前使用过XilinxHLS工具,因此此处依旧采用XilinxHLS进行开发;关于XilinxHLS的相关信息,可以参考高层次综合(HLS)-简介,以及一个简单的开发实例。 虽然此处选择了XilinxHLS工具,但据我所了解,HLS可能并不适合完成这种较为复杂的IP设计。尽管SimpleTPU已经足够简单,但依旧无法在一个函数中完成所有功能,而HLS并不具有函数间相对复杂的描述能力,两个模块之间往往只能是调用关系或者通过FIFOChannel相连。但由于HLS易写、易读、易验证,此处依旧选择了HLS,并通过一些手段规避掉了部分问题。真实应用中,采用HDL或者HDL结合HLS进行开发是更为合适的选择。 按规划之后将给出两个关键计算单元的实现,以及控制逻辑和指令的设计方法; 将给出一个实际的神经网络及其仿真结果和分析。
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