德国巴斯夫经销商TPU聚氨酯注塑

TPU的主要特性有:
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和耐磨性。
机械强度高:TPU制品的承载能力、抗冲击性及减震性能。TPUTPU
耐寒性: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。
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，如注塑、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。
耐油、耐水、耐霉菌。
再生利用性好。
TPU作为弹性体是介于橡胶和塑料之间的一种材料，这从它的刚性看出来，TPU的刚性可由弹性模量来度量。橡胶的弹性模量通常在1~10Mpa，TPU在10~1000Mpa，塑料(尼龙，ABS，PC，POM)在1000~10000Mpa。TPU 的硬度范围相当宽，从Shore A 60~Shore D 80并且在整个硬度范围内具有高弹性;TPU在很宽的温度范围内-40~120℃，具有柔性，而不需要增塑剂; TPU对油类(矿物油，动植物油脂和润滑油)和许多溶剂有良好的抵抗能力;TPU 还有良好的耐天候性，极优的耐高能射线性能。众所周知的耐磨性，抗撕裂性，屈扰强度都是优良的;拉伸强度高，伸长率大，长期压缩变形率低等都是TPU的显著优点。这里介绍的TPU性能包括三个方面:力学性能，物理性能和环境性能。

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2.供应TPU 德国科思创 345X 聚酯型品级 通用注射品级
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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因其的性能和环保概念日益受到人们的欢迎。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、耐磨性、优良的耐油、耐酸碱、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。

汽车零部件：
TPU材料还广泛应用于汽车零部件制造，如刹车管和制动管等部件的制造。其高弹性和耐高温性能使之成为传统塑胶材料的理想替代品。
保险杠等部件：
TPU与其他塑料或橡胶的复合材料，如TPU/PP、TPU/PC等塑料合金，被用于汽车保险杠、安全气囊、防尘罩等部件的制造。这些复合材料不仅保留了TPU的性能，还提升了材料的综合性能。
轻量化应用：
在汽车轻量化时代，TPU材料因其质轻、耐磨、耐弯曲疲劳性和高弹性等特点，被广泛应用于各种汽车零部件，如换档拉杆手柄、联轴节的轴套和垫圈、线束的接插件等。
长纤维复合材料：
TPU（合金）/LFT复合材料结合了TPU的高弹性和高强度与长纤维的高刚性和高尺寸稳定性，广泛应用于汽车仪表盘、保险杠、地板、前端和车门组件及车身底部护件等部件的制造。
综上所述，TPU材料在汽车制造中的应用涵盖了内饰件、外饰件、轮胎、挡风玻璃粘合、汽车零部件、保险杠等部件以及轻量化应用等多个方面，为汽车产业的发展注入了新的活力。

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TPU（Tensor Processing Unit）是一种用于加速人工智能任务的硬件加速器。它具有以下用途：

1. 加速深度学习推理：TPU能够地进行矩阵运算和卷积操作，从而加速深度神经网络的推理过程，提高模型的响应速度和实时性能。

2. 加速机器学习训练：TPU能够加速经典机器学习算法的训练过程，如支持向量机、随机森林等，提高训练速度和模型的准确性。

3. 支持大规模并行计算：TPU拥有高度并行的架构，可以同时处理大量的计算任务，适用于需要处理大规模数据集和复杂计算的场景。

4. 支持边缘计算：TPU在功耗和计算能力方面都具备优势，适用于边缘设备上运行复杂的人工智能任务，可以实现更快的响应和更低的能耗。

总之，TPU的主要用途是加速人工智能任务，提高模型的训练和推理速度，并在边缘设备上实现的计算能力。