卫生陶瓷凝胶注模成型人工神经网络专家系统建模

为了实现对卫生陶瓷凝胶注模成型工艺的计算机控制，采用BP神经网络对获得的实验数据进行训练，建立了卫生陶瓷凝胶注模成型工艺参数和成型后坯体性能的映射网络模型，从而可利用该模型来预测在一定工艺条件下卫生陶瓷的性能。结果表明，其预测精度高，说明将BP神经网络用于卫生陶瓷凝胶注模成型后性能的预测是完全可行的。     

(NH4)2S2O8-NaHSO3引发陶瓷直接凝固成型工艺的研究

采用凝胶注模成型方法，以丙烯酰胺为单体，（NH4）2S2O8-NaHSO3为引发剂，研究了卫生陶瓷凝胶注模成型工艺。探讨了不同工艺条件（单体、引发剂、减水剂的加入量及坯体成型温度等因素）对料浆原位凝固成型脱模时间和坯体干燥强度的影响规律。     

陶瓷材料的凝胶注模成型技术

介绍了凝胶注模成型技术的起源、基本原理、分类、工艺流程、工艺特点以及陶瓷浆料的稳定机制。采用该技术可净尺寸生产形状复杂的大尺寸陶瓷零件，生产成本低，可靠性高，且所成型的陶瓷坯体成分和密度均匀，干燥和烧结过程中不会变形，缺陷少，坯体强度高，可进行机加工。凝胶注模成型工艺的重点和难点是浆料的可控固化，坯体与空气接触后的表面剥落以及干燥、排胶和烧结过程中升温速度的控制。     

氧化铝陶瓷的凝胶注模成型研究（2）悬浮体的凝胶化

对凝胶注模成型氧化铝的具体工艺参数进行了初步的研究，包括单体用量、单体与交联剂的比例、引发剂的用量和固相含量等参数对凝胶注模成型部件的质量和性能的影响．研究表明，预混液中单体AM用量为24％(质量比)左右、单体与交联剂用量比例在24％(质量比)以下、引发剂用量为0．014ml以上时，能得到足够进行机加工所需强度的坯体；在保证流变性要求的前提下尽量提高固相含量，对获得高密度和高强度的坯体有利．此外，悬浮液抽真空除气对提高坯体的强度影响明显。     

氧化铝陶瓷的凝胶注模成型研究(2)悬浮体的凝胶化

对凝胶注模成型氧化铝的具体工艺参数进行了初步的研究,包括单体用量、单体与交联剂的比例、引发剂的用量和固相含量等参数对凝胶注模成型部件的质量和性能的影响.研究表明,预混液中单体AM用量为24%(质量比)左右、单体与交联剂用量比例在24%(质量比)以下、引发剂用量为0.014 mL以上时,能得到足够进行机加工所需强度的坯体;在保证流变性要求的前提下尽量提高固相含量,对获得高密度和高强度的坯体有利.此外,悬浮液抽真空除气对提高坯体的强度影响明显.     

N-羟甲基丙烯酰胺体系凝胶注模成型氧化铝陶瓷

采用低毒的N 羟甲基丙烯酰胺体系凝胶注模成型氧化铝陶瓷,研究了该体系下浓悬浮体的制备及固化过程。凝胶注模成型要求为:pH≈9,分散剂加入量为占浆料质量分数的0.5%、球磨时间为2h。得到氧化铝固相体积分数为56%,粘度为345.3mPa·s的浆料,单体溶液质量浓度为0.1～0.14g/mL、引发剂加入量占单体质量的2%～3%较适合,既保证成型后的素坯具有一定的强度,又不至于在注模前凝固。成型的坯体强度达到32MPa,可以进行机加工。SEM分析表明所获得的坯体结构均匀,依靠聚合物相互连接使强度较高。     

氧化铝陶瓷凝胶注模成型影响因素的研究

探讨陶瓷凝胶注模成型的机理和特点，研究固相体积含量、pH值、分散剂等对制备低粘度、高固相体积含量的氧化铝陶瓷悬浮液的影响。实验结果表明，固相体积分数为55％浆料的粘度可以满足注模的需要，坯体抗弯强度可达30Mpa。控制pH值为9左右，加入8％的PMAA-NH4分散剂，可制得粘度低、流动性好适宜于复杂形状制品注模的陶瓷浆料。     

N-羟甲基丙烯酰胺体系凝胶注模成型氧化铝陶瓷

采用低毒的N 羟甲基丙烯酰胺体系凝胶注模成型氧化铝陶瓷,研究了该体系下浓悬浮体的制备及固化过程。凝胶注模成型要求为:pH≈9,分散剂加入量为占浆料质量分数的0.5%、球磨时间为2h。得到氧化铝固相体积分数为56%,粘度为345.3mPa·s的浆料,单体溶液质量浓度为0.1～0.14g/mL、引发剂加入量占单体质量的2%～3%较适合,既保证成型后的素坯具有一定的强度,又不至于在注模前凝固。成型的坯体强度达到32MPa,可以进行机加工。SEM分析表明所获得的坯体结构均匀,依靠聚合物相互连接使强度较高。     

基于快速成型和凝胶注模的压电陶瓷成型工艺

采用快速成型和快速模具技术制备了具有复杂结构的模具.采用凝胶注模成型工艺成功制备出固相体积百分数含量为55,粘度小于1 Pa.s的PMN-PZT压电陶瓷悬浮体.考察了分散剂加入量、球磨时间、pH值与注模浆料流变性之间的关系,从而获得最佳浆料配制条件为:分散剂用量的质量百分数约在0.8~1.2左右,pH值为10~11,球磨时间为8 h.将PMN-PZT浆料注入模具,经过热处理和后处理便得到了具有复杂结构的压电陶瓷部件.对比了快速成型和凝胶注模与传统模压成型工艺制备的样品,扫描电镜(SEM)显微形貌分析和电学性能测定表明:快速成型和凝胶注模工艺制备的样品与模压工艺制备的样品相比较,其显微结构均匀致密、晶粒大小与晶界分布均匀,气孔率更小,电学性能更均匀.     

氧化铝陶瓷的凝胶注模成型研究 (1)悬浮液的分散与流变性

对用于凝胶注模成型的氧化铝悬浮液进行了分散效果和流变性的研究.根据液体介质中分散固体颗粒的三种基本分散机制,通过调节悬浮液的pH值和加入分散剂来获得沉降量最少、分散效果最好的悬浮液.实验表明pH值、分散剂用量均会明显的影响悬浮液的分散效果和流变性.当pH=9、分散剂用量为0.25%(质量比)时,效果最好.在此基础上,研究了固相含量对悬浮液流变性的影响,并制备了固相含量达51.28%(体积比)的浓悬浮液,粘度为969rnPa·s,完全能满足凝胶注模成型的要求.     

基于模糊神经网络的水泥强度预测

利用软计算技术预测水泥强度不但是一项新的尝试，而且具有较高的理论和应用价值。本文利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了水泥强度的模糊神经网络预测模型。模糊神经网络的学习算法采用的是快速的粒子群优化算法。仿真结果表明，该模型在预测水泥28d强度方面达到了很高的精度，有较好的实用价值。     

四川盆地区红层无粘性土石混合料强度参数预测模型研究

通过四川盆地区红层无粘性土石混合料的多组大型三轴试验,揭示了强度参数随干密度、砾石含量和最大粒径等多个影响因素的变化规律,用最小二乘法拟合得到了各试验控制因素与强度参数的关系表达式,建立并验证了土石混合料的多影响因素强度参数预测模型。预测模型对于类似土石混合料的强度参数预测具有重要的参考意义。     

RBF神经网络在径流预报中的应用

鉴于径流的形成受众多因素的影响和径流预报具有复杂的非线性特点,在Matlab环境下建立了RBF神经网络的径流预测模型.经实例验证,该模型收敛速度快、预测精度高,并与BP网络作了对比,RBF网络显示了较好的优越性.     

Internet环境下的电火花加工工艺效果预测

电火花加工艺规律复杂，加工的影响因素众多；其中电参数的选择对加工结果有很大影响，其影响程序难以用精确的数学模型来表示。运用人工神经网络技术对电火花加工工艺效果的预测进行了研究。研究结果表明，所建立的预测模型能够很好地映射出电参数与加工网络的电火花加工工艺效果之间的关系。进而，运用APS动态交互技术，在因特网上实现了开发了基于人工神经网络的电火花加工工艺效果的预测模型，充分好挥互联网的优势，扩展了所建立的预测模型的作用范围。为实现电火花加工智能化网络制造系统进行了有益的探索。     

陶瓷添加剂聚丙烯酸钠的合成与应用

探讨了不同反应条件(不同反应时间、温度、pH值、单体浓度、引发剂用量)对合成聚丙烯酸钠相对分子质量的影响,并将反应产物作为添加剂应用于陶瓷坯体浆料中,结果证明它是一种较好的减水剂,同时对坯体的干燥强度也具有一定的增强效果.     

基于GRNN的车内噪声品质预测

以8辆不同类型轿车的4种不同车速匀速行驶时采集到的32个车内噪声样本为研究对象,以响度、尖锐度、粗糙度和抖动度4项心理声学客观参量作为输入,以主观评价团对车内噪声的舒适度打分作为输出,分别使用广义回归神经网络、BP神经网络和多元线性回归分析建立车内噪声品质预测模型并对声品质进行预测。三种方法的预测结果表明:广义回归神经网络相对于其他两种方法具有更高的准确度,相对预测误差为-7%～7%,较多元线性回归分析能更准确地描述客观评价参量与主观舒适度之间的非线性关系,并且较BP神经网络具有更高的准确度及稳定性。     

多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究

对多元线性回归模型及BP神经网络模型的理论及运用方法进行研究,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元性回归和BP神经网络预测模型,通过农村居民纯收入预测的算例,对多元线性回p-3和BP神经网络预测模型的拟合优度、初始数据的仿真与模拟能力和新数据的预测能力进行对比,数据结果表明BP神经网络预测模型优于多元线性回归预测模型．     

BP神经网络在带钢宽展预测中的应用

传统数学模型对非线性系统进行预测往往造成较大误差，而BP神经网络能取得较好的效果．本文将BP神经网络的思想用于热连轧精轧自然宽展预测。研究并建立了基于BP神经网络的精轧自然宽展预测控制数学模型。经用现场实测数据仿真验证表明该模型大大优于传统的数学预测模型的预测精度．     

利用神经网络预测超宽带系统的场强

利用基于神经网络的模型对超宽带(UWB)室内场强进行预测。所采用的数据源自Intel公司的UWB数据库,中心频率为5GHz。通过与信道建模小组委员会最终报告所推荐的路径损耗模型的比较,显示神经网络预测的结果与实测数据更为接近。