赫斯特经销商TPU聚氨酯厂家

1.供应TPU 德国科思创 9650DU 高透明度
2.供应TPU 德国科思创 345X 聚酯型品级 通用注射品级
3.供应TPU 德国科思创 395X 聚酯型品级 通用注射品级
4.供应TPU 德国科思创 385S 注塑级，机械强度高?
5.供应TPU 德国科思创 385E 挤出级，高机械强度 用途:应用于薄膜、软管
6.供应TPU 德国科思创 192 变速杆球柄、滚轴、连轴器、鞋跟注塑级
7.供应TPU 德国科思创 260 注塑级 应用于脚轮、索环和密封件
8.供应TPU 德国科思创 285 注塑、挤出、吹塑
9.供应TPU 德国科思创 3385 具有稳定性和易脱模的挤塑品级
10.供应TPU 德国科思创 345 通用注射品级
11.供应TPU 德国科思创 3491A 具有稳定性和易脱模的挤塑品级注射熔体温度

德国巴斯夫 64D TPU 德国巴斯夫 E1160D TPU
德国巴斯夫 ES95A50 TPU 德国巴斯夫 1154D50 TPU
德国巴斯夫 95A TPU 德国巴斯夫 B95A5000 TPU
德国巴斯夫 E1164D50 TPU 德国巴斯夫 E1174D50 TPU
德国巴斯夫 E664D TPU 德国巴斯夫 E685A TPU
德国巴斯夫 E695A TPU 德国巴斯夫 EB64D TPU
德国巴斯夫 EB95A TPU 德国巴斯夫 EB95A52 000 TPU
德国巴斯夫 ES85A 11000 TPU 德国巴斯夫 LP9273 TPU
德国巴斯夫 S 60A 10W 000 TPU 德国巴斯夫 S95A TPU
德国巴斯夫 SP832-50 TPU 板簧衬套；轴承；防震部件；内外装饰件
德国巴斯夫 1185A TPU 板簧衬套；轴承；防震部件；内外装饰件
德国巴斯夫 1195A TPU 板簧衬套；轴承；防震部件；内外装饰件
德国巴斯夫 B95A52 TPU 板簧衬套；轴承；防震部件；内外装饰件
德国巴斯夫 C95A50 TPU 板簧衬套；轴承；防震部件；内外装饰件
用于：射出、挤出TPU
加工：注射、挤出、吹塑特性，具有稳定性和易脱模的挤塑品级。

德国巴斯夫TPU(Thermoplastic polyurethanes)名称为热塑性聚氨酯弹性体橡胶。

1 主要分为有聚酯型和聚醚型之分

2 它硬度范围宽(60HA-85HD)、耐磨、耐油，透明，弹性好，在日用品、体育用品、玩具、装饰材料等领域得到广泛应用

3 无卤阻燃TPU还可以代替软质PVC以满足越来越多领域的环保要求。

4 所谓弹性体是指玻璃化温度低于室温度,断裂伸长率>50%,外力撤除后复原性比较好的高分子材料。

5 聚氨酯弹性体是弹性体中比较特殊的一大类，聚氨酯弹性体的硬度范围很宽，性能范围很宽，所以聚氨酯弹性体是介于橡胶和塑料的一类高分子材料。

6 可加热塑化，化学结构上没有或很少交联，其分子基本是线性的，然而却存在一定的物理交联。这类聚氨酯称为TPU 。

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。

TPU（Tensor Processing Unit）是谷歌公司自主研发的一种硬件加速器，用于进行机器学习和人工智能任务的运算加速。与传统的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）相比，TPU具有更高的运算速度和更低的功耗，专为执行张量计算（Tensor Calculation）而设计。

TPU广泛应用于谷歌旗下的各种机器学习和人工智能项目中，包括语言处理、图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。TPU的高速计算能力和低能量消耗使得谷歌能够更快地处理海量的数据，并加速训练和推理模型的过程。

此外，一些第三方企业和研究机构也开始采用TPU加速器，以提高机器学习和深度学习任务的效率。TPU的出现，使得处理大规模和复杂的神经网络模型变得更加和可行。

综上所述，TPU的应用广泛且具有广阔的发展前景。随着人工智能技术的不断发展，预计TPU将成为加速机器学习和人工智能计算的重要工具之一。

TPU（Tensor Processing Unit）是一种为机器学习加速器设计的硬件。它具有的并行计算能力，可以更快地执行大规模的神经网络模型，加速深度学习任务。TPU的性能取决于其计算能力、并行处理能力、内存带宽等因素，通常比传统的CPU和GPU更适合处理深度学习任务。通过使用TPU，可以在更短的时间内训练更大的神经网络模型，加速机器学习应用的部署和运行。