基于BP神经网络的生物质发泡材料性能预测模型及应用

以EVA（乙烯-醋酸乙烯酯）和淀粉质量比、甘油含量、NaHCO₃含量为3个输入量,以拉伸强度和回弹率为输出量,建立3层BP（back propagation）神经网络,并将淀粉挤出发泡的正交实验结果作为样本对其进行训练,用以预测淀粉发泡材料的性能。研究结果证明,该BP神经网络能准确预测淀粉发泡材料的性能;同时发现,随着甘油含量的增加,淀粉发泡材料的回弹率逐渐增加,而拉伸强度则逐渐减小;NaHCO₃发泡剂的质量分数为3%时,淀粉发泡材料的拉伸强度最小。研究结果将为提高生物质发泡材料的性能以及扩展其使用范围提供信息。     

工艺参数对淀粉/EVA生物质材料挤出发泡的影响及BP神经网络的预测

以淀粉和乙烯醋酸乙烯酯（EVA）为原料制备淀粉/EVA生物质发泡材料，研究了螺杆转速、模头温度和含水率对挤出发泡的影响，并应用人工神经网络技术建立双层BP网络模型，将其正交实验结果作为样本进行训练，对生物质发泡材料的膨胀率进行预测。结果表明，该BP神经网络模型能准确地预测出淀粉/EVA发泡材料的膨胀率，样品的膨胀率随着螺杆转速的增加而逐渐增大，在螺杆转速为320 r/min时达到最大值；样品的膨胀率亦随着模头温度的升高而逐渐增大，在140℃时达到最大值；含水量对淀粉/EVA发泡材料的膨胀率影响显著。     

固态环氧树脂的流变与发泡性能

以固态环氧树脂为基体,采用"两步升温"通过化学发泡法制备了固态环氧树脂发泡材料,通过旋转流变仪和扫描电子显微镜对环氧树脂的流变性能和发泡性能以及泡孔结构进行了分析。结果表明,固化剂双氰胺含量为14%时,固化反应效率最大,"两步法"能有效改善环氧树脂的发泡性能,得到平均泡孔尺寸最小(272.3μm)、泡孔密度最大(0.69×10² cm^-3)的发泡材料,并且能在一定程度上克服固态环氧树脂的加工难度,实现其高效应用。     

交联剂对HDPE/竹粉复合发泡材料性能的影响

以高密度聚乙烯(HDPE)为基体塑料,偶氮二甲酰胺与氧化锌复配物为发泡剂,过氧化二异丙苯(DCP)为交联剂,采用两步模压发泡法制备了HDPE/竹粉复合发泡材料,并研究了交联剂对复合材料密度和回弹性能、发泡性能、力学性能的影响。结果表明:当交联剂的添加质量分数为0.6%时,HDPE/竹粉复合发泡材料的密度达最小值,为0.054 g/cm~3;回弹率达最大值,为90.5%;当交联剂的添加质量分数为0.4%时,复合发泡材料的泡孔分布相对多而均匀,弯曲强度达最大值,为29.3 MPa,相比未发泡材料约低8.2%,冲击强度为6.8 k J/m~2,相比未发泡材料约低16%。     

LDPE/EVA/MWCNTs/CF复合材料的电学及流变性能

用熔融共混法制备了低密度聚乙烯(LDPE)/乙烯-醋酸乙烯共聚物(EVA)/多壁碳纳米管(MWCNTs)/碳纤维(CF)复合材料。使用高阻计、扫描电子显微镜、旋转流变仪等研究了导电填料及基体组成对材料的电性能和流变性能的影响。发现MWCNTs与CF共同作为导电填料具有协效作用,使得材料其不仅具有渗滤阈值低的特点,并且当填料含量超过阈值时,材料的导电性能相比于纯MWCNTs填充的复合材料电阻率降低了2个数量级。流变测试发现MWCNTS相比于CF对基体分子链运动的限制更为明显,MWCNTs含量的增多会增加材料的黏度并使材料从"类液"的粘弹行为转变为"类固"的粘弹行为。     

工艺参数对淀粉/EVA复合发泡材料挤出发泡的影响

以淀粉和乙烯－醋酸乙烯酯（EVA）为原料制备生物质发泡材料的过程中,工艺参数对复合发泡材料的生产制备有着很大的影响.研究了在制备淀粉/EVA复合发泡材料过程中螺杆转速对塑化形态的影响,喂料速度对制备过程的影响,模口温度对泡孔大小的影响和原料含水率对材料膨胀率的影响.研究发现：螺杆转速设置为120 r/min时,淀粉/EVA复合材料挤出物塑化效果最优;适当的喂料速度,可避免“架桥”“堵塞”现象;模口温度设置为160 ℃时,可配合发泡剂达到充分分解,使泡孔最大化;当原料含水率为14%时,复合发泡材料的膨胀率达最大值,为14.4%.     

淀粉基复合发泡材料的加工流变特性及其泡孔形态

以玉米淀粉为基体,辅以相应的增塑剂和发泡剂,利用挤出发泡法制备了淀粉基复合发泡材料。运用双料筒毛细管流变仪研究了甘油增塑剂、NaHCO3发泡剂含量对淀粉基复合发泡材料流变行为的影响。采用扫描电镜（SEM）研究了不同熔体黏度对泡孔形态的影响。结果表明：淀粉基复合发泡材料的熔体流动特性表现为假塑性;随着甘油含量的增加,熔体黏度逐渐下降;随着NaHCO3含量的增加,熔体黏度先下降后提升;随着熔体黏度的降低,熔体内泡孔数量减少,孔径增大,当熔体黏度为1 200 Pa·s时,泡孔大小适中且分布均匀。     

EVA/OSEP复合发泡材料的形貌及性能研究

采用双十烷基二甲基氯化铵(DDAC)对海泡石(SEP)进行有机化改性,制备有机改性海泡石(OSEP)和乙烯-醋酸乙烯共聚物(EVA)复合发泡材料。采用XRD考察DDAC对OSEP的改性效果,通过SEM对复合发泡材料的泡孔结构进行观察和分析,并研究了复合发泡材料的物理性能。结果表明,SEP经过有机化改性后层间距显著增加,OSEP能够起到异相成核作用,可以改善EVA发泡材料的泡孔结构和物理性能。     

负载纳米银EVA复合发泡材料的制备及其抗菌性能

采用原位还原法在EVA复合发泡材料表面负载银纳米颗粒,制备具有抗菌性能的负载纳米银EVA复合发泡材料,通过场发射扫描电镜、X射线光电子能谱、电感耦合等离子体发射光谱以及X射线衍射等表征其形貌及结构,并分别采用热失重和抗菌实验对所制备复合发泡材料的热稳定性和抗菌性进行评价。结果表明:EVA复合发泡材料表面均匀分布的颗粒状物质为单质银,其直径约为20nm;负载纳米银后EVA复合发泡材料在600℃时残炭率提高到3.22%;抗菌实验分析表明样品具有良好的抗菌持久性,在洗涤50次后对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌抗菌率分别可达到98%和99%以上。     

POE/EVA复合发泡材料的研究

将乙烯-辛烯共聚物(POE)应用于乙烯-醋酸乙烯共聚物(EVA)发泡材料中,考察了POE用量对POE/EVA复合发泡材料性能的影响。对发泡材料的泡孔结构进行扫描电子显微镜观察,对发泡材料的各项物理性能进行了测试。探讨发泡剂偶氮二甲酰胺(AC)、交联剂过氧化二异丙苯(DCP)、滑石粉等用量对POE/EVA复合发泡材料性能的影响规律,获得综合性能优良的高弹POE/EVA复合发泡材料的优化配方。     

PET／EVA共混体系的流变行为和形态

用恒负荷式毛细管流变仪研究了ＰＥＴ／ＥＶＡ共混物的流变行为，讨论了ＥＶＡ对ＰＥＴ流变行为的影响；并用ＳＥＭ观察了挤出条横截面的形态。结果表明，在一定范围内，加入ＥＶＡ能够提高ＰＥＴ的表观粘度，改善其加工性能；电镜结果表明ＰＥＴ和ＥＶＡ明显分相；动态力学结果证明ＰＥＴ和ＥＶＡ不相容。     

纳米蒙脱土对淀粉 / 豆渣复合发泡材料性能的影响

通过熔融插层的方式,将淀粉、豆渣分别与 4 种不同有机改性的蒙脱土( I. 28E,I. 30P,I. 34TCN,I. 44P)混合,采用双螺杆挤出机挤出发泡。 对复合材料的微观结构、膨胀率、表观密度、吸水率以及压缩强度进行了分析。 结果表明:添加有机蒙脱土能使复合材料的综合性能发生显著变化,其中添加 I. 34TCN 的复合发泡材料的泡孔直径最小,泡孔密度高,泡孔分散均匀,且膨胀率最大,表观密度最小,吸水率最低,压缩强度最高,在 4种不同有机改性蒙脱土的纳米复合材料中,I. 34TCN 的复合材料的综合性能最佳。     

基于BP神经网络的传感器非线性补偿

由于传感器本身的非线性特性以及传感器在测量过程中外界环境因素的影响,使得传感器的输入输出特性呈现出非线性.讨论了BP神经网络模型在传感器非线性补偿中的应用.给出了相应的补偿方法,即采用两个相同的传感器对同一被测量进行测量,其测量结果作为神经网络模型的输入,经过补偿后的传感器具有线性的输入输出关系.采用递推预报误差算法训练神经网络,具有收敛速度快、收敛精度高的特点.试验结果表明,应用神经网络对传感器的非线性进行动态补偿是一种行之有效的方法.     

硅酸铝-淀粉系复合悬浮相电流变流体的流变特性研究

研究了硅酸铝-淀粉系复合悬浮相电流变流体的流变特性,发现其某些流变曲线超出已有流体流变曲线范围,而呈现“V”形,且在高电场强度时这种趋势更为明显。为解释该现象,提出了一种复合粒子的极化模型。     

分散相含量对乙烯-醋酸乙烯酯共聚物/聚丙烯原位微纤复合材料微纤形态、结晶行为及流变和力学性能的影响

利用微纳层叠共挤出装置成功制得EVA/PP原位微纤复合材料(MFCs),并对其微纤形态、力学性能、结晶性能和流变行为进行了研究。结果表明:PP在EVA中能够形成微纤,且随PP含量增加,直径较大的微纤数量显著增多,MFCs的储能模量(G′)和损耗模量(G″)都相应增大。且当PP含量低于10%(质量分数,下同)时,复合材料体系是部分相容的,但当PP含量超过10%时,体系发生相分离现象。PP微纤能够有效提高EVA的拉伸强度。当PP含量为20%时,拉伸强度最大,为16.71MPa,比纯EVA树脂提高了42.9%。差示扫描量热法(DSC)测试显示PP微纤会阻碍EVA的结晶行为,使MFCs的结晶度降低。     

基于BP神经网络的引信贮存可靠性预计

根据引信贮存可靠性的特点和BP神经网络结构．建立了引信贮存可靠性预计的神经网络模型;结合库存引信可靠性的实测数据,应用BP神经网络的误差反向传播算法．对引信贮存可靠度进行了训练并预计出引信贮存可靠度下限值,并与极大似然估计的可靠度下限值进行了比较,结果相吻合．神经网络在引信贮存可靠性预计中的应用．对处理目前库存引信的决策具有重要意义．     

基于遗传算法优化BP神经网络的可食用油墨粘度的预测

目的 通过研究遗传算法优化BP神经网络建立自变量与因变量之间的关系,从而对可食用油墨的粘度进行预测和模拟.方法 在前期关于可食用油墨的研究基础上,以醋酸浓度、壳聚糖用量、酒精用量、研磨速度为自变量,以配制得到的油墨粘度作为因变量,利用正交实验设计实验,运用BP神经网络结合遗传算法对可食用油墨的粘度进行预测和模拟.结果 以正交实验设计得到30组实验数据,利用Matlab 2018a软件中GAOT遗传算法工具箱,经过38次迭代训练,得到收敛精度为10-4的神经网络,粘度的预测值与对应的真实值相对误差介于0.05％～3.7％,拟合度R2值为0.8672,表明该神经网络对可食用油墨的粘度具有较好的预测能力和较高的预测精度.结论 遗传算法优化BP神经网络可以用来预测和模拟可食用油墨的粘度,可以将神经网络拓展到可食用油墨其他性能的评价体系中,从而对可食用油墨的生产和应用提供指导性的建议.