以下是:耐高温材料厂家直销-越泰新材料有限公司的产品参数
产品参数 产品价格 11/斤 发货期限 3天 供货总量 10吨 运费说明 物流 最小起订 25KG 质量等级 A 产品品牌 进口 产品规格 25KG包装 发货城市 东莞上海 可售卖地 全国 耐高温材料厂家直销-越泰新材料有限公司,越泰新材料有限公司为您提供耐高温材料厂家直销-越泰新材料有限公司,联系人:龙经理,电话:13450060513、13450060513,QQ:594027106,请联系越泰新材料有限公司,发货地:樟木头塑胶市场三期发货到河北省 保定市 竞秀区、满城区、清苑区、涞水县、阜平县、徐水区、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、涿州市、定州市、安国市、高碑店市、莲池区。 河北省,保定市,竞秀区 1961年7月，保定市分市区为新市区、永华区、裕华区、新华区4个区；新市区辖环城西路以西的市区。2015年5月，经国务院批准，新市区更名为竞秀区。截至2023年4月，保定市竞秀区下辖5个街道、2个镇、3个乡和1个省级经济开发区，共计79个社区、71个行政村，区政府驻先锋街道五四西路318号。
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以下是:耐高温材料厂家直销-越泰新材料有限公司的图文介绍
何为聚氨酯？所谓的聚氨酯是聚氨基甲酸酯的简称，它是由多异氰酸酯与多元醇反应而成，在分子链上含有许多重复的氨基甲酸酯基团（NHCOO）。在实际合成的聚氨酯树脂中，除了氨基甲酸酯基团外，还有脲、缩二脲等基团。多元醇属长链分子，末端为羟基，称为软链段，多异氰酸酯称为硬链段。软硬链段生成的聚氨酯树脂中，氨基甲酸酯只占少数，所以称为聚氨酯未必恰当，从广义上讲，聚氨酯乃是异氰酸的加聚物。不同类型的异氰酸酯与多羟基化合物反应后，生成各种结构的聚氨酯，从而获得不同性质的高分子材料，如塑料、橡胶、涂料、纤维、粘合剂等。聚氨酯橡胶聚氨酯橡胶于1940年首先在德国研制成功，1952后开始投入工业生产，而我国是从60年代中期开始研制并投入生产的。聚氨酯橡胶属于一种特种橡胶，由聚醚或聚酯与异氰酸酯反应而制得，因原料种类、反应条件及交联方法的不同而有许多品种。从化学结构上看，有聚酯型与聚醚型，从加工方法上看，有混炼型、浇注型和热塑型三种。合成聚氨酯橡胶，一般先由线型聚酯或聚醚与二异氰酸酯反应，制成低分子量的预聚体，经扩链反应，生成高分子聚合物，然后添加适当的交联剂，加热使其固化，成为硫化橡胶，这种方法称为预聚法或二步法。也可以用一步法将线型聚酯或聚醚直接与二异氰酸酯、扩链剂、交联剂混合，使反应发生，生成聚氨酯橡胶。热塑性聚氨酯橡胶（TPU）热塑性聚氨酯橡胶是一种（AB）n型嵌段线性聚合物，A代表高分子量的聚酯或聚醚（分子量为1000～6000），称为长链，B代表含2～12个直链碳原子二醇为短链，AB链段间化学结合是用二异氰酸酯。TPU的结构与物理性质之间的关系1、链段结构TPU分子中A链段使得大分子链易于旋转，赋予聚氨酯橡胶良好的弹性，使聚合物的软化点与二级转变点下降，硬度与机械强度降低。B链段会束缚大分子链的旋转，使聚合物的软化点与二级转变点上升，硬度与机械强度提高，弹性降低。调节A与B之间的摩尔比，即可制得不同机械性能的TPU。2、交联结构TPU的交联结构除一级交联外，还必须考虑由分子间的氢键形成的二级交联。聚氨酯的一级交联键与羟类橡胶的硫化结构不同，它的氨基甲酸酯基、缩二脲、脲基甲酸酯基等基团规则而间隔地排列成刚性链段，故制得的橡胶具有规则的网状结构，所以具有卓越的耐磨性能及其它的优异性能。其次，由于聚氨酯橡胶中含有很多诸如脲基或氨基甲酸酯基这类内聚能较大的基团，所以分子链间形成的氢键具有很高的强度，氢键形成的二级交联健对聚氨酯橡胶的性能也有重要影响。二级交联使得聚氨酯橡胶一方面具有热固性弹性体的特性，另一方面这种交联又没有真正地交联起来，是一种虚交联，交联的状况取决于温度。随着温度的升高，这种交联逐渐减弱以至于消失，聚合物具有一定的流动性，可以进行热塑性加工。当温度降低时，这种交联又逐渐恢复并再次形成。少量的填料的加入，使分子间的距离增大，分子间形成氢键的能力减弱，强度便会急剧下降。3、基团的稳定性研究表明，聚氨酯橡胶中各基团稳定性由高到低的顺序是：酯、醚、脲、氨基甲酸酯、缩二脲，在聚氨酯橡胶的老化过程中，首先是缩二脲和脲基甲酸酯的交联键断裂，接着是氨基甲酸酯和脲键断裂，即主链断裂。聚氨酯橡胶的性能TPU的弹性模量介于橡胶与塑料之间，它的 特点是，既具有硬度，又有弹性，这种性能是其它的橡胶与塑料所没有的。TPU分聚酯型与聚醚型两类，从物理性质进行比较，低硬度的橡胶以聚酯型的性能较好，而高硬度的橡胶以聚醚型的为优。聚酯型的橡胶耐油、耐热及与金属的粘合性较好，而耐水解、耐寒及抗菌性以聚醚型的为好。1、环境特性TPU一般都具有较好的耐温性，连续长期使用的温度为80～90℃，短时间可达到120℃左右。聚氨酯的耐低温性能也较好，聚酯型的聚氨酯的脆性温度为-40℃，而聚醚型的聚氨酯则达-70～-80℃，但在低温下会变硬。TPU的耐油性都比较好，但耐水性却因结构的不同而异。酯形成反应可逆性所引起的TPU降解为严重。当酯与水接触时，酸的再形成是引致分子解体的自身催化反应的原因。聚酯型的聚氨酯在空气中和湿气接触时解体的程度比完全浸在水中时更甚。这是因为浸在水中，形成的酸会不断地被冲走。而聚醚型的聚氨酯耐水解性则是聚酯型聚氨酯的3～5倍，因醚基不会与水发生反应。水的侵入导致聚氨酯性能下降的原因有两个方面：一是侵入的水与聚氨酯中的极性基团形成氢键，使聚合物分子之间的氢键减弱，这个过程是可逆的，当干燥后物理性质又得到恢复。二是侵入的水使聚氨酯发生水解，此过程为不可逆。聚氨酯在长时间的日光照射下会变色发暗，物理性能逐渐降低。酶菌也会导致聚氨酯的降解，因此工业生产中使用的聚氨酯橡胶中都添加了防老剂、紫外线吸收剂、防酶剂等。2、机械特性拉伸强度：聚氨酯橡胶的拉伸强度较高，一般可达28～42兆帕，TPU居中，约为35兆帕。伸长率：一般可达400～600， 为1000%。弹性：聚氨酯的弹性比较高，但它的滞后损失也比较大，因此生热高。在多次弯曲及高速滚动的负荷条件下容易损坏。硬度：聚氨酯的硬度范围较其它的橡胶都宽， 为邵氏硬度10，其中大多数制品具有45～95的硬度。硬度高于70度时，拉伸强度和定伸强度都高于天然橡胶，中80～90度时，拉伸强度、定伸强度、抗撕裂强度都相当高。撕裂强度：聚氨酯的撕裂强度较高，当试验温度升高到100～110℃时，抗撕裂强度就与丁苯橡胶相当。耐磨性：聚氨酯的耐磨性十分优良，比天然橡胶高9倍，比丁苯橡胶高1～3倍加工要求TPU具有塑料与橡胶的双重特性，正是这种独特的物理与化学特性，要求我们在模具设计、注塑成型时应特别对待。模具设计：1、流道的设计：因主流道是压力 的地方，当注塑压力解除后，主流道冷凝物因弹性膨胀而增大阻力，导致水口粘前模，因此模具设计时应尽可能地加大主流道的脱模斜度。而主流道的小端尺寸不能小于注塑机的射咀孔径，大端尺寸的增加需额外增加冷却时间，延长注塑周期，因此脱模斜度的增大主要靠缩短主流道的长度来实现。一般情况下，主流道小端直径约为2.5～3.0mm，大端直径为6.0mm以下，长度以不超过40mm为宜。主流道末端应设置与大端直径相等或稍大的冷井，收集冷胶与扣出水口。分流道的直径应视产品的结构及流道的长度而定，一般来讲，应不小于4.0mm。分流道采用圆形能获得较好的冷却效果。2、浇口的设计：由于TPU的流动性不好，为了避免胶体通过闸口时出现的喷射及分子定向导致的横向与纵向的收缩不一致，闸口的深度与宽度尺寸应比其它的热塑性材料的闸口尺寸大些，而长度尺寸则要比普通的小，以利于胶体的通过。过长的闸口会导致充胶时胶体的喷射，影响产品的外观。能引起材料过分剪切生热的针点浇口应尽量避免使用。3、排气槽的设计：模具的排气必须充分，防止产品烧焦，特别是在胶料充填方向发生急剧变化和产品 充填的部位尤其要注意排气的设置。排气槽的深度要根据TPU的型号加以区分，有时排气槽的深度只有0.01mm，也会在排气槽处产生披锋，这与TPU特殊的材料性质有着重要的关系。4、冷却系统的设计：模具的冷却效果要好。对于其它的热塑性材料来说，在注塑时只要产品表面的冻结层有足够的强度，产品在较高的温度下就可进行顶出脱模。而对于TPU来讲，温度较高时，分子间的氢键没有恢复形成，产品的拉伸强度较低，强行顶出脱模只会导致产品变形，只有当产品在较低的温度下，氢键恢复充分，TPU具有足够的强度下才能脱模，这就要求模具的冷却效果要好。5、收缩率的确定：TPU的收缩率随所使用的TPU牌号、制品的厚度和结构、注塑时的温度与压力的不同而存在着较大的变化，其范围在0.1%～2.0%之间。在进行模具设计时，不但要参考原料的收缩率的数据，还要根据制品的结构、厚度估计注塑时需要用到的注塑温度、压力进行适当的修正。对于局部胶位较厚的制品，注塑时需要的压力较大，成型后的制品的收缩率较小，需要减小TPU的收缩率。而对于胶位比较均匀的、厚的制品，则要适当地增加收缩率的值。注塑加工1、原料的干燥因为水分的侵入能使TPU发生降解，当TPU的含水率超过0.2%时，不但影响产品外观，而且机械性能明显变坏，注塑出的产品弹性差，强度低。因此在注塑前应在80℃～110℃的温度下干燥2～3小时。2、料筒的清洗注塑机料筒的清理要干净，极少的其它原料的混入都会导致产品的机械强度的降低。用ABS、PMMA、PE清洗过的料筒 在注塑前用TPU水口料再清洗一次，用TPU水口料料筒中的残余物料。3、加工温度的控制TPU的加工温度对产品的终尺寸、外观及变形具有至关重要的影响。温度要视所使用的TPU的牌号、模具设计的具体情况而定，总的趋势是，要想获得小的缩水率，需要提高加工温度；而要获得大的缩水率需要降低加工温度。即使是在TPU的正常加工温度范围内，原料在料筒中停留的时间过长也会导致TPU的热降解，在注塑前应射空料筒中的残余物料。射咀温度的控制也相当重要，正常情况下应比料筒的前端温度高5℃左右。4、注塑速度与压力的控制较低的注塑速度与较长时间的保压会增强分子定向，虽然可能获得较小的产品尺寸，但产品变形较大，并且横向与纵向收缩差异大。大的保压压力还会导致胶体在模内过压缩，当产品脱模后尺寸比模腔的尺寸还要大的现象。5、熔胶速度和背压的控制TPU材料对剪切比较敏感，熔胶速度与背压过高产生的剪切热过大时，会导致TPU的热降解，因此TPU的熔胶一般采用低或中速。如果注塑周期较长，应采用延迟熔胶功能，完成熔胶即开始进行开模，防止原料在料筒中的停留的时间过长而降解。
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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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