基于BP神经网络的淀粉/EVA复合发泡材料 流变性能预测模型及应用

以聚乙烯醋酸乙烯酯(EVA)添加质量分数、甘油添加质量分数、Na HCO3添加质量分数为3个输入量,以淀粉/EVA复合发泡材料熔体的黏度值为输出量,建立了3层BP(back propagation)神经网络模型,并通过毛细管流变仪对复合发泡材料的熔体黏度进行测试,将其正交试验结果作为样本进行训练。研究结果表明,该BP神经网络模型能较为准确地预测复合发泡材料的流变性能;同时发现,随着EVA添加质量分数的增加,复合发泡材料的熔体黏度增加;而随着甘油添加质量分数的增加和Na HCO3添加质量分数的增加,所得复合发泡材料的熔体黏度均下降。     

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。     

超轻EVA交联发泡材料的研究进展

通过对超轻EVA交联发泡材料特点的分析,探讨了这种材料的配方设计、生产工艺方面的关键技术,介绍了目前超轻EVA交联发泡材料的主要用途及其发展趋势.     

生物质发泡材料研究进展

我国农林生物质资源丰富,但利用率低,造成了极大地浪费。随着石化资源日渐枯竭,生物质材料越加成为人们关注的对象,各种生物质替代品被逐步发掘研究,越来越多的绿色环保泡沫材料因其质轻、性优而被广泛使用。主要介绍了以生物质材料(淀粉、木质素、纤维素、植物油、单宁)代替不可再生的石油资源制备发泡材料,总结了各类泡沫的主要发泡机理、研究进展和潜在应用领域。     

淀粉/LLDPE-EAA复合发泡材料的制备及性能研究

以淀粉、线性低密度聚乙烯(LLDPE)和乙烯-丙烯酸共聚物(EAA)为原料,甘油对淀粉进行塑化改性,碳酸氢钠作为发泡剂,辅以其他各种助剂,利用双螺杆挤出机进行熔融挤出发泡以制备复合发泡材料。通过观察发现当碳酸氢钠发泡剂含量为2%时,泡孔分布均匀,大小适宜,发泡效果最佳。重点探究了各原料的含量对复合发泡材料的拉伸强度和断裂伸长率的影响,研究结果表明,随着淀粉含量的增加,材料的拉伸强度逐渐增加,到一定程度的时候开始下降,材料的断裂伸长率则随之不断减小;LLDPE的含量对复合发泡材料的拉伸强度影响较大,EAA含量对断裂伸长率的影响较大;随着甘油含量的增加,增至10%时拉伸强度达到最大,之后开始逐渐下降,断裂伸长率则随则甘油含量的增加而增加。     

短纤维增强发泡橡胶复合材料高低温拉伸性能

为开发新型耐高温和耐低温材料提供理论依据,对同一发泡率、不同纤维体积分数和同一纤维体积分数、不同发泡率的锦纶短纤维增强发泡橡胶复合材料(以下简称 SFRFRC)在213～398 K温度下的拉伸性能进行测试。结果表明：常温下,增大短纤维体积分数和减小发泡率均能提高材料的拉伸性能;在不同温度下,短纤维增强发泡橡胶复合材料的初始模量、断裂强度均随着温度的升高而减小,而断裂伸长率随着温度的升高先增大后减小,玻璃化转变温度在213～233 K之间。同时,短纤维的添加虽未改变SFRFRC的玻璃化转变温度,但使玻璃化转变温度范围变宽。温度为398 K时,SFRFRC的初始模量、断裂强度、断裂伸长率均达到最低值,这与橡胶的硫化温度有关,橡胶的硫化温度为423 K,越接近硫化温度,SFRFRC的拉伸性能就越差。     

聚氯乙烯/杨木粉模压发泡材料的制备及性能研究

目的制备聚氯乙烯杨木粉发泡材料并研究其性能。方法采用模压法制备发泡材料,利用压缩试验表征其性能。结果随着杨木粉填充量的增加,聚氯乙烯杨木粉发泡材料的密度呈上升趋势。添加木粉后,压缩强度呈先升高后下降的趋势,当木粉填量为10份时,压缩强度达到最大。随着木粉粒度的增加,聚氯乙烯木粉发泡材料压缩强度也呈先上升后下降的趋势,在木粉粒度为100目时压缩强度达到最大。结论可采用模压法制备聚氯乙烯杨木粉发泡材料,发泡剂用量、木粉填量和粒度对发泡材料性能有一定影响。     

高密度聚乙烯/低密度聚乙烯共混材料的模压发泡

用模压发泡法制备了高密度聚乙烯(HDPE)/低密度聚乙烯(LDPE)共混发泡材料,研究了偶氮二甲酰胺(AC)发泡剂)、HDPE的用量及模压发泡工艺对于HDPE/LDPE共混泡沫的表观密度、力学性能的影响。结果表明,随着HDPE用量增加,共混发泡材料的表观密度、撕裂强度和拉伸强度均逐渐增加。在一定范围内,AC发泡剂用量增加,泡沫材料的表观密度和力学性能先下降后增加。发泡时间为10min时泡沫表观密度较低,再延长发泡时间,泡沫表观密度变化较小。在0MPa~10MPa范围,模压压力增加,泡沫表观密度缓慢下降。在温度为170℃~180℃范围内,温度升高,泡沫密度逐渐下降。电镜扫描图显示,HDPE/LDPE共混发泡材料泡孔均匀,且多为闭孔。     

湿法接枝改性淀粉在EVA鞋底发泡材料中应用的初步探讨

通过对可溶性淀粉湿法接枝VAc(醋酸乙烯酯)制备改性淀粉,并将改性淀粉用于EVA鞋底发泡材料中以制备环境友好型复合发泡材料。利用FT-IR、接枝率和接枝效率研究淀粉的接枝改性效果,通过SEM和物理力学性能的测定研究鞋底发泡材料的结构与性能。红外光谱中在1746cm-1处出现的CO伸缩振动峰表明醋酸乙烯酯单体可能已经接枝到淀粉大分子链上。淀粉湿法接枝改性的最佳引发剂浓度为7mmol/L,最佳反应温度为70℃。SEM分析表明改性淀粉与EVA具有较好的相容性。湿法接枝改性淀粉/EVA鞋底发泡材料的密度低于传统EVA鞋底发泡材料的密度,当改性淀粉含量为40份时,密度最小为0.085g/cm3。     

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。     

基于BP神经网络的导线脱冰跳跃高度预测模型

冰区导线脱冰振动会引起绝缘间隙减小,严重时甚至导致闪络和跳闸等电气事故.首先利用数值方法模拟得到各种参数条件下导线的脱冰动力响应,获得导线的最大脱冰跳跃高度.进而基于数值模拟结果和BP神经网络构建导线脱冰跳跃高度预测模型,将线路的导线分裂数、导线型号、档距、高差等结构参数以及初始应力、覆冰厚度和脱冰率等载荷参数作为输入...     

用神经网络BP算法预测钨合金材料抗拉强度

为减少实验量,降低实验成本,采用人工神经网络BP算法处理了钨合金材料的抗拉强度的实验数据,包括钨含量、变形量对材料抗拉强度的影响,给出了在不同钨含量条件下变形量对材料抗拉强度的关系曲线,和不同变形量条件下钨含量对材料抗拉强度的关系曲线.通过本文的分析可知,采用BP算法来处理钨合金的实验数据是可行的.     

基于BP神经网络对CuNiSiCr合金时效后性能预测

采用改进的BP 网络算法———Levenberg Marquardt算法,建立了固溶态Cu Ni Si Cr合金的时效温度和时间参数关于时效后性能的非线性映射模型。结果表明所建立的BP神经网络模型可对Cu Ni Si Cr合金时效后的性能进行有效的预测和分析。     

基于BPNN的多相复合陶瓷材料断裂韧性预测

为有效缩短陶瓷材料设计中繁琐的试验过程,利用误差反向传播神经网络(BPNN)能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到多相复合结构陶瓷材料断裂韧性预测中,克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映断裂韧性与添加组分多因素之间复杂的非线性映射关系的弱点.对Al2O3/SiC/(W,Ti)C复合陶瓷材料断裂韧性的预测和试验验证表明,该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制陶瓷材料提供了新的思路和有效手段.     

基于人工神经网络的多处损伤加筋板剩余强度预测

用BP神经网络算法对多处损伤加筋板的剩余强度数据进行训练学习,将预测值和3种经典分析方法的计算值与实验值进行对比,结果表明,ANN法预测值与实验值吻合得最好,LMC修正法和WSU3修正法次之,Swift塑性区连通法最差。最后用所建立的BP网络对不同主裂纹半长和韧带长度的剩余强度进行了预测,结果发现,在其他参数不变的情况下,不管是双筋条还是三筋条加筋板,剩余强度总是随主裂纹半长的增加而成线性降低,随韧带长度的增加而成线性增加,但双筋条加筋板比三筋条加筋板对主裂纹半长和韧带长度的变化更加敏感。     

水声信号预测的神经网络方法

水声信号的局部可预测性在水声信号处理中具有重要作用,它是解决非平稳信号检测问题的基础。基于非线性时间序列局部可预测性原理,采用人工神经网络技术,研究了水声信号的神经网络预测,讨论了预测模型的建立和网络结构参数的设计。分别采用BP网络和RBF网络对实际舰船水声信号进行预测,通过对仿真数据和实际舰船辐射噪声数据预测的结果分析,得出了两种网络预测模型的误差分布,提出了减小预测误差的有效方法。为今后进一步开展水声信号预测研究奠定了基础。     

基于RBF神经网络的添加剂改性炭材料高温黏结剂的性能预报模型

在炭材料黏结剂添加剂改性实验数据的基础上，将神经网络方法用于研究添加剂配方和热处理温度对黏结强度的影响关系，建立了添加剂改性炭材料黏结剂的RBF（Radial Basis Function径向基函数）神经网络性能预报模型，并与BP（Back-Propagation逆传播）人工神经网络进行了预报精度和训练过程比较。结果表明：上述两种模型对于黏结强度的预报平均相对误差分别为0．0127和0．0600，且BP人工神经网络易陷入局部最小。因此，RBF神经网络模型的预报能力较好，得出了具有较精确黏结性能的添加剂配方和热处理数据。可望在炭材料黏结剂改性中的多变量、非线性体系中提高实验工作效率，为炭材料黏结剂提供一条有应用前景的理论设计途径。     

基于人工神经网络的NiZn铁氧体结构不敏感性能的预测模型

为了系统研究配方对铁氧体电磁性能的影响,制备了一系列Mn2 、Ge4 和Si4 替代的NiZn铁氧体材料,建立了铁氧体配方与结构不敏感性能之间的人工神经网络预测模型.利用所建立的模型研究了ZnO对NiZn铁氧体3个结构不敏感性能居里温度、磁饱和强度及介电常数的影响规律,以及多个组分的交互作用.结果表明:模型的预测结果与实验结果吻合良好,二者的相对误差较小.ZnO含量的增加会导致铁氧体居里温度下降,但会提高饱和磁化强度和介电常数.NiO和ZnO的交互作用对铁氧体的结构不敏感性能影响明显.利用模型得到的铁氧体性能-成分等值线图对寻找最佳配方有较高参考价值.