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公开(公告)号：CN109721750A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811532886.9
申请日：2018-12-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种低介电常数纳米芳纶/氮化硼导热薄膜及其制备方法。该制备方法先将芳纶纤维、强碱和二甲基亚砜混合搅拌均匀，制备纳米芳纶纤维溶液；将六方氮化硼粉末丙酮洗净干燥后，加入极性有机溶剂，超声，制得六方氮化硼纳米片；将纳米芳纶纤维溶液在超纯水中透析后；加入氮化硼纳米片分散液，搅拌后水浴超声处理，得纳米芳纶氮化硼分散液；纳米芳纶氮化硼分散液真空抽滤，滤液抽干后将膜揭下来，真空干燥，压光，得产物；本发明膜热导率为0.1906-0.5769W/(m·K)；介电常数小于2.5；膜拉伸强度超过71.45Mpa，完全满足高频电子通讯元件的要求。
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公开(公告)号：CN109457533A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811179782.4
申请日：2018-10-10
Abstract: 本发明公开了一种再生芳纶复合纸的制备方法。该制备方法先将对位芳纶短切纤维、对位芳纶浆粕纤维及间位芳纶浆粕纤维进行预处理后混合疏解形成均匀的纤维/水悬浮液，向悬浮液中加入造纸助剂后脱水成型制得复合芳纶原纸；用有机溶剂/无机盐盐溶液溶解间位芳纶纤维得到芳纶溶液，将制得的芳纶溶液滴至芳纶复合原纸结构中，再将其置于空气中再生，待再生完毕后将纸张进行高温高压热压并用水洗涤除去残余的有机溶剂和无机盐后得到高强度芳纶复合纸。本发明高强度芳纶复合纸的定量为20-200g/m2，厚度为10-300μm，机械强度有了极大的提高，拉伸强度提高20倍。
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公开(公告)号：CN110685182B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201910822656.4
申请日：2019-09-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纳米纤维素的可控雾度纳米纸及其制备方法。该方法将绝干的植物纤维浸泡于纯水中充分吸水，然后在氢氧化钠水溶液中浸泡搅拌，加入异丙醇；过滤分离部分反应后的溶剂，控制纤维固含量为1％～2％，加入氯乙酸钠，保温，制得羧甲基纤维素钠包裹的纤维溶液；过滤纤维溶液，滤饼分散并过滤，滤饼烘干后变成纤维粉末，快速挤压制备纳米纤维粉末；纳米纤维粉末用纯水浸泡、洗涤、过滤，滤饼用纯水配置成固含量1％～5％的悬浮液，高压均质，得到纳米纤维素水溶液；将纳米纤维素水溶液与二甲基二烯丙基氯化铵混合，采用真空抽滤法制备复合材料纳米纸；本发明得到的纳米纸与普通纳米纸相比透过率高，雾度在大范围内可控。
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公开(公告)号：CN110228239B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910430029.6
申请日：2019-05-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: B32B15/20 , B32B15/085 , B32B27/32 , B32B27/06 , B32B27/18 , B32B37/06 , B32B37/10 , C08L27/18 , C08L71/02 , C08K9/06 , C08K7/14 , H05K1/03 , H05K3/02
Abstract: 本发明公开了一种低介电聚全氟乙丙烯覆铜板制备方法。该制备方法先将短切玻璃纤维预处理然后用硅烷偶联剂进行改性，加入分散剂用疏解机进行疏解，使玻璃纤维分散均匀；干燥分散好的玻璃纤维以除去水分，然后加入聚全氟乙丙烯乳液，将聚全氟乙丙烯乳液和玻璃纤维混合均匀，脱水浓缩；用自动涂布机将浓缩液均匀的涂覆在耐高温膜上；真空干燥，冷却后取出，制备出聚全氟乙丙烯半固化片；将半固化片附着上铜箔用热压机压制成覆铜板。本发明选用聚全氟乙丙烯树脂制备覆铜板，其介电常数值为2～2.5，介质损耗值为0.0008～0.0015，吸水率为0.02％～0.05％。本发明覆铜板介电性能良好，吸水率低，粘结性好，可加工性强。
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公开(公告)号：CN110685182A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910822656.4
申请日：2019-09-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纳米纤维素的可控雾度纳米纸及其制备方法。该方法将绝干的植物纤维浸泡于纯水中充分吸水，然后在氢氧化钠水溶液中浸泡搅拌，加入异丙醇；过滤分离部分反应后的溶剂，控制纤维固含量为1％～2％，加入氯乙酸钠，保温，制得羧甲基纤维素钠包裹的纤维溶液；过滤纤维溶液，滤饼分散并过滤，滤饼烘干后变成纤维粉末，快速挤压制备纳米纤维粉末；纳米纤维粉末用纯水浸泡、洗涤、过滤，滤饼用纯水配置成固含量1％～5％的悬浮液，高压均质，得到纳米纤维素水溶液；将纳米纤维素水溶液与二甲基二烯丙基氯化铵混合，采用真空抽滤法制备复合材料纳米纸；本发明得到的纳米纸与普通纳米纸相比透过率高，雾度在大范围内可控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109971255A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910246203.1
申请日：2019-03-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: C09D11/322
Abstract: 本发明公开了一种酞菁铜颜料喷墨墨水及其制备方法。该方法先进行氢氧化钠溶液的配置；将配置好的氢氧化钠溶液水浴加热，然后将油酸逐滴滴到氢氧化钠溶液中，不断进行搅拌直至皂化反应产物油酸钠溶解，得到油酸钠溶液；取适量油酸钠溶液于试管中，加入酞菁铜颜料颗粒，在超声分散器中进行分散；然后加入粘度剂，调节墨水粘度，得到粗制墨水；最后将上述墨水再超声分散，经过滤后得到酞菁铜颗粒直径为61～97纳米，zeta电位由‑20mV减小到‑60mV。本发明制得的喷墨墨水具有分散性好，色彩艳丽、饱和、色彩还原性良好，环境友好，成本低等特点，并且过程中无需通过复杂的微胶囊过渡，节省了大量的工作。
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公开(公告)号：CN110228239A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910430029.6
申请日：2019-05-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: B32B15/20 , B32B15/085 , B32B27/32 , B32B27/06 , B32B27/18 , B32B37/06 , B32B37/10 , C08L27/18 , C08L71/02 , C08K9/06 , C08K7/14 , H05K1/03 , H05K3/02
Abstract: 本发明公开了一种低介电聚全氟乙丙烯覆铜板制备方法。该制备方法先将短切玻璃纤维预处理然后用硅烷偶联剂进行改性，加入分散剂用疏解机进行疏解，使玻璃纤维分散均匀；干燥分散好的玻璃纤维以除去水分，然后加入聚全氟乙丙烯乳液，将聚全氟乙丙烯乳液和玻璃纤维混合均匀，脱水浓缩；用自动涂布机将浓缩液均匀的涂覆在耐高温膜上；真空干燥，冷却后取出，制备出聚全氟乙丙烯半固化片；将半固化片附着上铜箔用热压机压制成覆铜板。本发明选用聚全氟乙丙烯树脂制备覆铜板，其介电常数值为2～2.5，介质损耗值为0.0008～0.0015，吸水率为0.02％～0.05％。本发明覆铜板介电性能良好，吸水率低，粘结性好，可加工性强。
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公开(公告)号：CN110183907A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910559544.4
申请日：2019-06-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: C09D11/30 , C09D11/322
Abstract: 本发明公开了一种聚芴类阴极缓冲层材料喷墨墨水及其制备方法。该方法先进行甲醇和冰醋酸混合液的配置；将聚芴类原料加入所配置的甲醇与冰醋酸混合液中，超声分散；然后将乙二醇加入超声分散后的混合液，搅拌均匀，得到粗制墨水；加入粘度剂，调节墨水粘度，并超声分散，过滤后得到颜料颗粒直径为58～87纳米，zeta电位可由-30mV减小到-70mV的聚芴类阴极缓冲层材料喷墨墨水。本发明制得的喷墨墨水具有分散性好，载流子传输能力高，光吸收利用能力强，环境友好，成本低等特点，并且制作过程中无需通过复杂的微胶囊过渡，节省了大量的工作。
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公开(公告)号：CN102368290B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201110258962.3
申请日：2011-09-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 一种基于手指高级特征的手势识别方法，包括如下步骤：(1)手势粗分割；(2)手势边缘的提取；(3)手指中心区域提取；(4)手势高级特征提取；(5)手势识别；直接利用步骤(4)得到的手掌中心位置、手势方向、手腕位置、5根手指的定位点、5根手指的角度特征、5根手指的伸缩状态构成的手势高级特征，构造手势模型，得到手势识别的结果。本发明直接利用5根手指的伸出/收起状态可以识别25＝32种不同手势，且与手的旋转角度无关。在需要考虑手势方向的应用场景中，可以利用获得的手势方向，识别更多用户手势。
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公开(公告)号：CN102368290A
公开(公告)日：2012-03-07
申请号：CN201110258962.3
申请日：2011-09-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 一种基于手指高级特征的手势识别方法，包括如下步骤：(1)手势粗分割；(2)手势边缘的提取；(3)手指中心区域提取；(4)手势高级特征提取；(5)手势识别；直接利用步骤(4)得到的手掌中心位置、手势方向、手腕位置、5根手指的定位点、5根手指的角度特征、5根手指的伸缩状态构成的手势高级特征，构造手势模型，得到手势识别的结果。本发明直接利用5根手指的伸出/收起状态可以识别25＝32种不同手势，且与手的旋转角度无关。在需要考虑手势方向的应用场景中，可以利用获得的手势方向，识别更多用户手势。
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