| 基于神经网络的PP/CaCO3复合材料的力学性能预测 |
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| 引用本文： | 朱永光,郭朝霞,于建.基于神经网络的PP/CaCO3复合材料的力学性能预测[J].塑料,2005,34(6):66-70. |
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| 作者姓名： | 朱永光 郭朝霞 于建 |
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| 作者单位： | 清华大学化学工程系,高分子所,北京,100084 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(50273017). |
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| 摘 要： | 研究利用BP网络建立了对PP/CaCO3复合材料性能进行预测的模型,并在此基础上建立了PP/CaCO3复合材料拉伸强度、冲击强度和复合态结构之间的关系.结果表明,该模型有着较好可信度,与实验现象也有着较好的符合;利用该模型证明了分散相粒子粒间距、EPDM层厚度是影响其材料冲击强度,并决定其脆-韧转变的最重要因素,并证明了EPDM层厚度的临界值大约在0.05μm左右.
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| 关 键 词： | BP网络 高分子复合材料 性能预测 |
| 文章编号： | 1001-9456(2005)06-0066-05 |
| 修稿时间： | 2005年10月28 |
Prediction Model of Mechanical Properties for PP/CaCO3 Composite Material Based on Artificial Neural Network |
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| ZHU Yong-Guang,GUO Zhao-Xia,YU Jian.Prediction Model of Mechanical Properties for PP/CaCO3 Composite Material Based on Artificial Neural Network[J].Plastics,2005,34(6):66-70. |
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| Authors: | ZHU Yong-Guang GUO Zhao-Xia YU Jian |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | back propagation neural network polymer composite materials property prediction |
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