模具型腔_百度百科
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收藏 查看&模具型腔简&&&&介生产制造业的模具术语特&&&&点中间的空隙部分即为产品 生产制造业的模具术语，即：构成产品空间的零件称为成型零件（即模具整体），成型产品外表面的（模具）零件称为型腔（Cavity）。
如图所示，下凹部分即为型腔，亦称前模或母模，
而相对应的凸起部分则称为型芯（Core）。亦称后模或子模。
模具的型腔与型芯合模，中间的空隙部分即为产品。
（注：附图为电脑效果图）
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增量模型融合了的基本成分（重复应用）和原型实现的迭代特征，该模型采用随着日程时间的进展而交错的线性序列，每一个线性序列产生软件的一个可发布的“增量”。当使用增量模型时，第1个增量往往是核心的产品，即第1个增量实现了基本的需求，但很多补充的特征还没有发布。客户对每一个增量的使用和评估都作为下一个增量发布的新特征和功能，这个过程在每一个增量发布后不断重复，直到产生了最终的完善产品。
采用增量模型的软件过程如图1-8所示。
增量模型（incremental model）与原型实现模型和其他演化方法一样，本质上是迭代的，但与原型实现不一样的是其强调每一个增量均发布一个可操作产品。早期的增量是最终产品的“可拆卸”版本，但提供了为用户服务的功能，并且为用户提供了评估的平台。增量模型的特点是引进了增量包的概念，无须等到所有需求都出来，只要某个需求的增量包出来即可进行开发。虽然某个增量包可能还需要进一步适应客户的需求并且更改，但只要这个增量包足够小，其影响对整个项目来说是可以承受的。1) 由于能够在较短的时间内向用户提交一些有用的工作产品，因此能够解决用户的一些急用功能。
2）由于每次只提交用户部分功能，用户有较充分的时间学习和适应新的产品。
3）对系统的可维护性是一个极大的提高，因为整个系统是由一个个构件集成在一起的，当需求变更时只变更部分部件，而不必影响整个系统。增量模型存在以下缺陷：
1） 由于各个是逐渐并入已有的软件中的，所以加入构件必须不破坏已构造好的系统部分，这需要软件具备开放式的体系结构。
2） 在开发过程中，需求的变化是不可避免的。增量模型的灵活性可以使其适应这种变化的能力大大优于和，但也很容易退化为，从而使的控制失去整体性。
3）如果增量包之间存在相交的情况且未很好处理，则必须做全盘，这种模型将功能细化后分别开发的方法较适应于需求经常改变的软件开发过程。
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项目编号Plan Name in Chinese -T-610 中国国家标准化管理委员会
中文项目名称Plan Name in Chinese 铝及铝合金模锻件的尺寸偏差及加工余量
英文项目名称Plan Name in English Die forgings of aluminium and aluminium alloy--dimensional tolerance and machining allowance
制\修订Plan Name in English 修订
被修订标准号Replaced Standard GB/T
采用国际标准Adopted International Standard 无
采用国际标准号Adopted International Standard No
采用程度Application Degree
采标名称Adopted International Standard Name
标准类别Plan Name in English 基础
国际标准分类号(ICS) 77.150.10
计划完成年限Suppose to Be Finished Year 2011年
完成时间Achievement Time
所处阶段Plan Phase 起草阶段
国家标准号Standard No.
备注Remark 国标委综合[号
起草单位Drafting Committee 西南铝业(集团)有限责任公司
主管部门Governor 中国有色金属工业协会
归口单位Technical Committees 243 全国有色金属标准化技术委员会[1]
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用截面数据作为模型的样本数据，应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。模型的，从上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。
计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式，它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。是由系统或组成，方程由变量和组成。其中，系统也是由组成。计量经济模型计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的，用随机性的数学方程加以描述。
广义地说，一切包括经济、、统计三者的模型；
狭义地说，仅只用和假设检验的方法研究经验数据的模型。对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。计量经济模型1. 确定模型所包含的变量
在单模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。
关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。
首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。
其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的估计参数，以揭示变量之间的。所以所选择的变量必须是中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。
第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。这是模型技术所要求的。当然，在开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除。
从这里可以看出，建立模型的第一步就已经体现了是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。
在选择变量时，错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的应用研究成果中发现的，代表了几类容易发生的错误。例如
农副产品出口额 = -107.66+0.13×社会商品零售总额十0.22×农副产品收购额
这里选择了无关的变量，因为社会商品零售总额与农副产品出口额无直接关系，更不是影响农副产品出口额的原因。再如
生产资料进口额 = 0.73×轻工业投资+0.21×出口额+0.18×生产消费+67.60×进出口政策
这里选择了不重要的变量，因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响，但不是重要的，或者说是不完全的，重要的是全社会投资额，应该选择这个变量。再如
农业总产值 = 0.78+0.24×粮食产量+0.05×农机动力—0.21×受灾面积
这里选择了不独立的变量，因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的，它们之间存在相关性。
值得注意的是上述几个模型都能很好地样本数据，所以绝对不能把对样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主要标准。
变量的选择不是一次完成的，往往要经过多次反复。选择了适当的变量，接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，即建立。
选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中，已经对常用的生产函数、、消费函数、投资函数等模型的形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。需要指出的是，现代经济学尤其注重，任何建立在一定经济学理论假设基础上的，如果不能很好地解释过去，尤其是历史统计数据，那么它是不能为人们所接受的。这就要求的建立要在、模型检验的全过程中反复修改，以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。忽视任何一方面都是不对的。
也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的，由散点图显示的变量之间的作为的数学形式。这也是人们在时经常采用的方法。
在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。计量经济模型3. 拟定中待估参数的理论期望值
中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。
拟定中待估参数的理论期望值，关键在于理解待估参数的经济含义。例如上述生产函数中有4个待估参数和α、β、γ和A。其中，α是资本的产出弹性，β是劳动的产出弹性，γ近似为技术进步速度，A是效率系数。根据这些经济含义，它们的数值范围应该是
0&α&1，0&β&1，α+β≈1，0&γ0。样本数据的收集与整理，是建立模型过程中最为费时费力的工作，也是对模型质量影响极大的一项工作。从工作程序上讲，它是在建立之后进行，但实际上经常是同时进行的，因为能否收集到合适的样本观测值是决定变量取舍的主要因素之一。
1. 几类常用的样本数据
常用的样本数据有三类：、截面数据和虚变量数据。
是一批按照时间先后排列的统计数据，一般由统计部门提供，在建立模型时应充分加以利用，以减少收集数据的工作量。在利用作样本时，要注意以下几个问题。一是所选择的样本区间内经济行为的一致性问题。例如，我们建立纺织行业生产模型，选择反映市场需求因素的变量，诸如居民收入、出口额等作为解释变量，而没有选择反映生产能力的变量，诸如资本、劳动等，原因是纺织行业属于供大于求的情况。对于这个模型，利用作样本时，只能选择80年代后期以来的数据，因为纺织行业供大于求的局面只出现在这个阶段，而在80年代中期以前的一个长时期里，我国纺织品是供不应求的，那时制约行业产出量的主要因素是投入要素。二是样本数据在不同之间的可比性问题。经济变量的时间序列数据往往是以价值形态出现的，包含了价格因素，而同一件实物在不同年份的价格是不同的，这就造成样本数据在不同之间不可比。需要对原始数据进行调整，消除其不可比因素，方可作为模型的样本数据。三是样本观测值过于集中的问题。经济变量在上的变化往往是缓慢的，例如，居民收入每年的变化幅度只有5%左右。如果在一个消费函数模型中，以居民消费作为被解释变量，以居民收入作为解释变量，以它的时间序列数据作为解释变量的样本数据，由于样本数据过于集中，所建立的模型很难反映两个变量之间的长期关系。这也是不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计的一个主要原因。四是模型的序列相关问题。用时间序列数据作样本，容易引起模型随机误差项产生序列相关。这个问题后面还要专门讨论。
截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。例如，工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等，主要由统计部门提供。用截面数据作为模型的样本数据，应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。二是模型的异问题。用截面数据作样本，容易引起模型随机误差项产生异方差。这个问题后面还要专门讨论。
虚变量数据也称为数据，一般取0或1。虚变量经常被用在模型中，以表征政策、条件等因素。例如，建立我国的粮食生产模型，以粮食产量作为被解释变量，解释变量中除了播种面积、化肥使用量、农机总动力、成灾面积等变量外，显然，政策因素是不可忽略的。1980年前后，由于实行了不同的政策，即使上述变量都没有变化，粮食产量也会发生大的变化。于是必须在解释变量中引人政策变量，用一个虚变量表示，对于1980年以后的年份，该虚变量的样本观测值为1，对于1980年以前的年份，该虚变量的样本观测值为0。也可以取0、l以外的数值，表示该因素的变化程度。例如，在工业生产模型中用虚变量表示气候对工业生产的影响，可以将不同年份气候的影响程度，分别用0、1、-1，甚至0.5、-0.5等表示。不过，这种方法应慎用，以免违背客观性。
2. 样本数据的质量
样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、、可比性和一致性四个方面。
完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。这既是模型的需要，也是经济现象本身应该具有的特征。但是，在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的，尤其在中国，经济体制和核算体系都处于转轨之中。在出现“遗失数据”时，如果足够大，之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉；如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采取特定的技术将“遗失数据”补上。
准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。前一个方面是显而易见的，而后一个方面则容易被忽视。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。于是，在收集样本数据时，就应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据，尽管全体职工人数在统计上是很准确的，但其中有相当一部分与生产过程无关，不是模型所需要的。
可比性，也就是通常所说的数据口径问题，在模型研究中可以说无处不在。而人们容易得到的经济，一般可比性较差，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。不同的研究者研究同一个经济现象，采用同样的变量和数学形式，选择的也相同，但可能得到相差甚远的模型结果。为什么？原因在于样本数据的可比性。例如，采用作为生产函数模型的样本数据，产出量用不变价格计算的总产值，在不同年份间是可比的；资本用当年价格计算的原值，在不同年份间是不可比的。对于中直接提供的这个用当年价格计算的原值，有人直接用于模型估计，有人进行处理后再用于模型的估计，结果当然不会相同。
一致性，即母体与样本的一致性。上面在讨论用数据作为计量经济学模型的样本数据时已经作了介绍。违反一致性的情况经常会发生，例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据，用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据，等等。模型参数的估计方法，是的核心内容。在建立了并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的。模型参数的估计是一个纯技术的过程，包括对模型进行识别（对联立模型而言）、估计方法的选择、软件的应用等内容。在后面的章节中将用大量的篇幅讨论估计问题，在此不重复叙述。在模型的量已经得到后，可以说一个模型已经初步建立起来了。但是，它能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。一般讲，模型必须通过四级检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。
1. 经济意义检验
经济意义检验主要检验模型量在经济意义上的合理性。主要方法是将模型参数的与预先拟定的理论进行比较，包括量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。
首先检验量的符号。例如，有下列煤炭行业生产模型：
煤炭产量=-108.67×原值+0.01527×职工人数
-0.00681×电力消耗量+0.00256×木材消耗量
在该模型中，电力消耗量前的量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验，应该找出原因重新建立模型。
如果所有量的符号正确，则要进一步检验参数估计量的大小。例如，有下列煤炭企业生产函数模型：
Ln（煤炭产量） = 2.69+1.85Ln（固走资产原值）+0.51Ln（职工人数）
因为该模型是一个对数线性模型，所以在该模型中，原值前的参数的经济意义是明确的，即固定资产原值的产出弹性；表示当固定资产原值增加1%时煤炭产量增加的百分数。根据产出弹性的概念，该量应该是0与1之间的一个数，模型中的参数估计量虽然符号正确，但是数值范围与理论期望值不符，不能通过检验。应该找出原因重新建立模型。
即使模型量的符号正确、数值范围适当，仍然不能说已经通过经济意义检验，还要对参数之间的关系进行检验。例如，有下列职工家庭日用品需求模型：
Ln（人均购买日用品支出额）= -3.69+1.20Ln（人均收入）一6.40Ln（日用品类价格）
该模型也是一个对数线性模型，所以在该模型中，人均收入和日用品类价格前的参数的经济意义是明确的，即是它们各自的需求弹性。该二量的符号是正确的，数值范围大体适当。但是根据经济意义，二量之和应该在1左右，因为当收入增长1%、价格增长1%时，人均购买日用品支出额也应该增长1%左右。显然该模型的量不能通过检验。应该找出原因重新建立模型。
只有当模型中的量通过所有经济意义的检验，方可进行下一步检验。模型量的经济意义检验是一项最基本的检验，经济意义不合理，不管其他方面的质量多么高，模型也是没有实际价值的。
是由统计理论决定的，目的在于检验模型的统计学性质。通常最广泛应用的统计检验准则有、变量和方程的等。
计量经济学检验是由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有的序列相关检验和检验，解释变量的检验等。
4. 模型预测检验
预测检验主要检验模型量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度，确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围，即模型的所谓超样本特性。具体检验方法为：（1）利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性；（2）将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际进行比较，并检验二者之间差距的显著性。
经历并通过了上述步骤的检验后，可以说已经建立了所需要的模型，可以将它应用于预定的目的。模型应用的四个主要方面:结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究.它研究的是当一个变量或几个变量发生变化时会对其它变量以至经济系统产生什么样的影响.结构分析采用的主要方法是弹性分析,乘数分析和比较静力分析.
(1)弹性,是经济学中的一个重要概念,是某一变量的相对变化引起另一变量的相对变化的度量,即变量的变化率之比.
(2)乘数,也是经济学中的一个重要概念,是某一变量的绝对变化引起另一变量的绝对变化的度量,即变量的变化量之比,也称倍数.
(3)比较静力分析,是比较经济系统的不同平衡位置之间的联系,探索经济系统从一个平衡位置到另一个平衡位置时变量的变化,研究经济系统中某一个变量或参数的变化对另外变量或参数的影响.模型,是从经济预测,特别是短期预测而发展起来的.50年代与60年代的成功应用.70年代以来人们对计量经济学模型预测功能的置疑.(没能对年进行预测和分析.)计量经济学模型与其它经济数学模型相结合,是一个发展方向.政策评价是指从许多不同的经济政策中选择较好的政策予以实行,或者说是研究不同的经济政策对经济目标所产生的影响的差异. 模型与计算机技术相结合,可以建立&经济政策实验室&.计量经济学模型用于政策评价,主要有三种方法:
(1)工具---目标法:给定目标变量的预期值,即我们希望达到的目标,通过求解模型,得到政策变量值.
(2)政策模拟:即将不同的政策代入模型,计算各自的目标值,然后比较,决定政策的取舍.
(3)最优控制方法:将模型与最优化方法结合起来,选择使得目标最优的政策或政策组合.(1).检验理论:按照某种理论去建立模型,然后用表现已经发生的经济活动的样本数据去,如果拟合很好,则这种理论得到了检验.
(2).发现和发展理论:用表现已经发生的经济活动的样本数据去各种模型,拟合得最好的模型所表现出来的
数量关系,则是经济活动所遵循的经济规律,即理论,这就是发现和发展理论.从上述建立模型的步骤中，不难看出，任何一项计量经济学研究、任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个：理论、方法和数据。
理论，即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是研究的基础。计量经济模型方法，主要包括和计算方法，是研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。
数据，反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是研究的原料。这三方面缺一不可。
一般情况下，在研究中，方法的研究是人们关注的重点，方法的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。这是正常的。理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。但是，不能因此而忽视对经济学理论的探讨，一个不懂得经济学理论、不了解经济行为的人，是无法从事研究工作的，是不可能建立起一个哪怕是极其简单的计量经济学模型的。所以，家首先应该是一个经济学家。相比之下，人们对数据，尤其是数据质量问题的重视更显不足，在申请一项研究项目或评审一项研究成果时，对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲；在研究过程中出现问题时，较少从数据质量方面去找原因。而实际情况是，数据已经成为制约发展的重要问题。
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脱模剂是一种介于和成品之间的功能性物质。脱模剂有耐化学性，在与不同树脂的化学成份（特别是苯乙烯和胺类）接触时不被溶解。脱模剂还具有耐热及应力性能，不易分解或磨损；脱模剂粘合到模具上而不转移到被加工的制件上，不妨碍喷漆或其他二次加工操作。由于注塑、挤出、压延、模压、层压等工艺的迅速发展，脱模剂的用量也大幅度地提高。外文名mo releasing agent厂&&&&商上海竣桅化工组&&&&成高粘聚硅氧烷、表面活性剂、水分&&&&类内脱模剂、外脱模剂特&&&&点脱模性 持续性好 光滑美观
脱模剂是用在两个彼此易于粘着的物体表面的一个界面涂层，它可使物体表面易于脱离、光滑及洁净。
脱模剂广泛应用于金属压铸、聚氨酯泡沫和弹性体、玻璃纤维增强塑料、注塑热塑性塑料、真空发泡片材和挤压型材等各种模压操作中。在模压中，有时其他塑料填加剂如等会渗出到界面上，这时就需要一个表面脱除剂来除掉它。理论上，脱模剂具有较大的抗拉强度，以使它在与模压树脂经常接触时不容易磨光。在树脂中有磨砂矿物填料或玻璃纤维增强料时尤其如此。脱模剂有耐化学性，在与不同树脂的化学成份（特别是苯乙烯和胺类）接触时不被溶解。脱模剂还具有耐热及应力性能，不易分解或磨损；脱模剂粘合到模具上而不转移到被加工的制件上，不妨碍喷漆或其他二次加工操作。脱模剂的具体作用原理如下：
1、极性化学键与模具表面通过相互作用形成具有再生力的吸附型薄膜；
2、聚硅氧烷中的硅氧键可视为弱偶极子（Si+-O-),当脱模剂在模具表面铺展成单取向排列时，分子采取特有的伸展链构型；
3、自由表面被烷基以密集堆积方式覆盖，脱模能力随烷基密度而递增；但当烷基占有较大空间位阻时，伸展构型受到限制，脱模能力又会降低；
4、脱模剂分子量大小和也与脱模能力相关，分子量小时，铺展性好，但耐热能力差。1、按用法分类：内脱模剂、外脱模剂；
2、按寿命分类：常规脱模剂、半永久脱模剂；
3、按形态分类：溶剂型脱模剂、水性脱模剂、无溶剂型脱模剂、粉末脱模剂、膏状脱模剂
4、按活性物质分类：
①硅系列——主要为硅氧烷化合物、、硅树脂甲基支链硅油、、乳化甲基硅油、含氢甲基硅油、硅脂、硅树脂、硅橡胶、硅橡胶甲苯溶液、
②蜡系列——植物、动物、合成；微晶石蜡；蜡等。
③氟系列——隔离性能最好，对模具污染小，但成本高聚四氟乙烯；氟树脂粉末；氟树脂等
④系列——（阴离子性）、EO、PO衍生物（非离子性）
⑤无机粉末系列——滑石、云母、陶土、白粘土等
⑥聚醚系列——聚醚和脂油混合物，耐热乃化学性好，多用于对硅油有限制的某些橡胶行业。成本较硅油系列高。
含掩蔽剂的含水脱模剂：用掩蔽剂固定水分子耐久型脱模剂：硅油+硅树脂体系，800次以上多层复合型脱模剂：卤代烃膜+聚乙烯脱模剂+聚乙烯醇脱模剂芳香族聚砜类脱模剂模具处理之脱模剂含卤类脱模剂：降低蒸气压，提高分解温度，不会引起带电接触羰烷基硅烷脱模剂：内脱模，提高对表面粘合性反应型脱模剂：涂覆后自身进行化学反应成膜，同时与模具表面粘着以上是一些有代表性的脱模剂，它们具有各自的特征，并可根据用途分别使用。　例如，用来作为纤维粘着带等的背面处理剂、剥离纸、防粘剂（电线杆、电话箱、招牌、标志），防污染用（内、外壁涂饰、车辆、、路栏等）防止粘合剂周围的余粘。脱模剂的作用就是将固化成型的制品顺利地从模具上分离开来，从而得到光滑平整的制品，并保证模具多次使用，具体性能要求如下：
1、脱模性（润滑性）。形成均匀薄膜且形状复杂的成形物时，尺寸精确无误。
2、脱模持续性好。
3、成形物外观表面光滑美观，不因涂刷发粘的脱模剂而招致灰尘的粘着。
4、二次加工性优越。当脱模剂转移到成形物时，对电镀、热压模、印刷、涂饰、粘合等加工物均无不良影响。
5、易涂布性。
6、耐热性。
7、耐污染性。
8、成形好，生产效率高。
9、稳定性好。与配合剂及材料并用时，其物理、化学性能稳定。
10、不燃性，低气味，低毒性。塑料脱模剂脱模剂的选择常用的脱模剂有无机物、有机物以及三类。
无机脱模剂，如、云母粉以及陶土、白粘土等为主要组分配置的复合物，主要用作加工中胶片、半成品防粘用隔离剂。
有机脱模剂包括皂（钾皂、钠皂、铵皂、锌皂等）、脂肪酸、石蜡、甘油、等。
高聚物脱模剂，包括硅油、、低分子量聚乙烯等，它们的脱模剂效率和热稳定性比有机物脱模剂好得多。
脱模剂通常有粉状、半固体和液体之分，粉状和半固体可像蜡脂一样用毛刷或手涂于模具表面。液体可用喷雾或毛刷等工具涂于模具表面，从而形成。液体脱模剂以喷涂为佳。
国际工业发达国家多采用金属喷雾罐灌装的脱模剂。由于金属喷雾罐密封性能较好，可避免脱模剂氧化或混入杂质，能保证脱模剂出厂时的纯洁性。大型的注塑设备安装在室内，环境温度变化小，对喷雾脱模剂的使用无影响。但对模压成形的模具温度要予以考虑，要选热稳定性能好的脱模剂，一般要求脱模剂的热分解温度要高于成型的模具温度。不然会发生炭化结诟现象。高档制品和需要二次加工（如喷漆和印刷）要选用适合于二次加工的脱模剂。为防止环境污染，要选用不易燃烧，气味和毒性小的脱模剂。在脱模剂选用中，经济性是不可忽视的重要因素。质量差的脱模剂会使产品表面产生龟裂皱纹，影响产品外观和模具使用寿命，并带来环境污染。选择高质量的喷雾脱模剂，价格较高，但综合经济效益高。
综上所述，脱模剂的选择要点是：
1、脱模性优良，对于喷雾脱模剂在17～23 N/m之间。
2、具有耐热性，受热不发生炭化分解。
3、化学性能稳定，不与成型产品发生化学反应。
4、不影响塑料的二次加工性能。
5、不腐蚀模具，不污染制品，气味和毒性小。
6、外观光滑美观;
7、易涂布，生产效率高;由于大多数液体状内脱模剂都是酸性的，所以在使用中要注意以下问题：
1、在使用对酸敏感的颜料时会导致颜色变化；
2、在使用碱性填料时，如碳酸钙，酸性脱模剂会与之起反应，引起混合料的粘度增加，但不会影响脱模效果；
3、如果填料为氢氧化铝，酸性脱模剂除了会使混合料的粘度增加外，还会在混合料固化过程中放出水份，导致气泡、裂纹等问题。
通常，内脱模剂的起始用量为树脂量的1%，有效添加范围是基于树脂重量的0.75-2%。应根据实际情况适当调整。
1、薄壁的简单型材，用量可以适当少些，比如0.8%或更少；
2、厚壁或形状复杂的型材需要多加一些。
3、在高填料体系内，应提高内脱模剂的添加量，但内脱模剂添加量过多，会延迟固化。
4、在拉挤生产中，如果阻力过大又找不到原因时，就需要适当增加脱模剂用量。在使用时应注意加料顺序，在混合时应在加入固化剂、填料和其它树脂添加剂之前，将内脱模剂加树脂体系中并混合均匀。这样可以达到最佳的脱模效果。－喷射不均引起：改善涂布；
－喷涂流淌引起：调整喷涂量；
－擦拭引起：选择脱模剂硬度及溶剂体系；
－蒸发引起：固体分溶解度不同或溶剂溶解能力不同，橘皮现象， 蒸发时固体析出时不能形成均匀皮膜，调整和溶剂；
－树脂流动引起：易于转折处出现，模具设计时克服；
－气泡引起：制品表面有许多细小气泡坑，原料问题或脱模剂消泡性能，脱模剂和模具间有空隙卷进空气或模具表面粗糙等，提高脱模剂硬度；
－制品收缩引起：收缩应力超过抗，同心斑痕，主要选择材料收缩率，注入压力等调整；
－模具材料热容量引起：模具补强材料热容量分布不同，储存热量不同，高温处反应快而产生；或高温处熔解脱模剂而引起，模具材料。塑料脱模剂专用于注塑、吸塑、塑胶制品生产加工过程中与模具之间的离型。此类产品大部分为铁罐装喷雾剂型，使用简单轻便、易上手。
一、结构式或组成
高粘聚硅氧烷、表面、水
塑料脱模剂是采用高粘度聚硅氧烷、环保型表面活性剂及高效乳化剂反应而成的水性乳液。
三、性能特点
2、不影响添加体系的基本性质。
3、扩散性、渗透性好，与水相溶性好。
4、耐热性好（可耐300度高温）、化学性稳定、耐氧化性强。
5、无生理活性，无腐蚀、无毒、无不良副作用、不燃、不爆，安全性高。
主要用于橡胶、塑料、EVA、印花胶浆、电线电缆、热熔胶制品和胶粘带分切时的脱模和防粘。
五、包装、贮存、运输
450ml、500ml铁罐装喷雾剂。贮存在阴凉干燥处，避免阳光爆晒，贮存期为一年。按一般物品运输。脱模剂，是专门用来防止模压硫化硅胶制品脱模时,不容易从模穴中取出制品的现象。在硅胶制硫化中能迅速达到离模清洁的脱模作用，并且能增加生产效率及降低模具保养维修费用，同时也能使金属与非金属间保有优良的润滑作用。
1、硅胶脱模剂主要针对硅橡胶配件、商标胶模、硅胶按键生产脱模而开发的新型产品，具有脱模性优异、产品表面光洁、不污染等特点。
2、不易污染模具，减少清洗模具的次数，二次加工容易。
3、降低成形品的不良率。
4、只需涂上薄薄一层，不会积留在角落，故可提高尺寸的精确性
5、脱模剂无色,无味,无毒,不伤皮肤,对人体无害.
6、由于极低的表面张力及优越的热安定性，能广泛应用在严酷的温度中，因为此产品有着极高的安定性及安全性，也根本无刺激性及危害性，尽可放心使用。
7、该产品具有易于分散、添加比例低等特点，还能提高产品的胶联效果。该产品同时可用于食品级制品。
二、产品参数
无色透明液体，白色膏状物。
成份：3%（氟）
比重（25oC）：1．01
稀释溶剂：水
最适当稀释倍率：3~5倍
三、使用方法
1、稀释方法：用水调到所需之浓度，并请搅拌均匀。
2、用清水稀释后，喷洒在模具表面即可；具体稀释比例需根据硅胶产品成型脱模难易程度来选择，在使用进程中脱模剂喷洒量的多少都不会致使成型后产品表面产生发白、裂痕、水印、吐油等不良外观现象。
四、注意事项
1、避免高温、阳光直射、远离火源、强酸性物质、金属氧化物、胺类物质以及燃性材料。宜于室温（最好25℃以下）通风处存放。
2、严格控制添加比例，本产品添加比例过多，容易产生产品喷霜现象，严重影响外观。如果产品产生该现象，可用水煮、二次硫化等方法消除二氯甲烷
CH2Cl2, 沸点39.75,相对密度1.326,闪点无，表面张力28.12mN/m,化学稳定，290度不氧化或裂解，溶解能力强，不燃烧；高浓度蒸汽引起中毒，引起温室效应。
是石油的低沸点馏分，为低级烷烃混合物，按沸点不同分为30－60℃，60－90℃，90－120℃三类，沸点低，挥发性高，毒性与低级烷烃相似。
C4-C11的烷烃、烯烃、环烷烃和组成的混合物，主要成分为戊烷、己烷、庚烷、辛烷组成，挥发性大，刺激性气味，大量吸入影响神经。
煤焦油轻油馏分所得芳香族烃类混合物，沸点120－200℃，由甲苯、乙苯等组成，避火，影响神经。
C7H16，沸点98.4℃，化学稳定，闪点－4℃，表面张力19.6mN/m，低毒性。
C8H10，异构体，馏程140℃左右，密度0.86左右，高闪点易燃，低毒，对皮肤有影响。配方一：水基型[1]脱模剂
基本组分：石蜡5～20份，硬脂酸5～8份，植物油5～10份，助乳化剂5～8份，氢氧化钾计算量，其他辅料适量，尼泊金乙酯适量，去离子水至100份。
将石蜡、硬脂酸、助乳化剂、辅助油性原料加一容器中加热至60～80℃熔化， 将水、碱剂、辅助水性原料等放在另一容器中，混合均匀加热至80～90℃； 使油相与水相温度基本保持一致，然后在剧烈搅拌下将水相慢慢加入到油相中，慢慢乳化、转相,搅拌速度随乳化温度降低而逐渐减慢， 搅拌至室温后出产品，得白色水包油型乳剂。得到结果表明，脱模效果跟性能测试都很不错。
配方二：聚氨酯水性脱模剂
聚氨酯水性脱模剂，由下列重量百分比的组分组成：
乳化蜡液：10%～15%；甲基硅油乳液：15%～20%；改性硅油乳液：5%～8%；去离子水：50%～55%；乳化剂：4.5%～6%；添加剂：0.5%～1%；防腐剂：0.3%～0.5%。这种水性脱模剂，主要应用于聚氨酯制品生产过程浇注成型后离型，给予多数聚氨酯成型良好的脱模效果。其特点是该产品以水为分散相，形成的水溶物既具备使聚氨酯泡沫脱模的功能，又具备生物降解性，无VOC等有害物质产生，环保性强；而且水作为稀释剂，无污染易得，低成本。尽管脱模剂行业一直注重环保，但从90年代开始，全球范围内高度重视在工作环境中降低对人体有害蒸汽，取消使用对大气中臭氧层有破坏作用的氟氯烃（CFCS）化合物。到1989年底，脱模剂生产商和供应商普遍地从喷雾剂和溶剂载体中取缔了使用氯氟烃类化合物。取而代之的是按照1987年的（蒙特利尔公约）准则可被大众接受的其他溶剂。
政府（美国）法规趋向于到90年代中期进一步削减诸如氯代烃一类的常用溶剂。含氯溶剂广泛用作脱模剂和模压清洗剂的快干、不燃溶剂载体。因为许多活性脱模成份仅溶于少数剂中，这也许在脱模剂配方中造成一些问题。CFCS和其他一些含氯溶剂因其对脱模剂的溶解性及快速挥发性属于这类溶剂。然而，许多配方已将新型水基脱模剂引入到大范围的热固性树脂的应用中，如不饱和聚酯、环氧树脂、酚醛塑料及聚氨酯类等。
另外，在努力停止使用外部脱模剂的过程中，树脂供应商和模压加工人员越来越强烈地意识到并接受了这样的观念，即通过直接向树脂内部添加内部脱模剂可以达到脱模目的。
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