基于改进粒子群算法的径向基人工神经网络淀粉基发泡复合材料性能预测

以乙烯-醋酸乙烯酯(EVA)和淀粉质量比、甘油质量分数和NaHCO_3质量分数为输入,以拉伸强度和回弹率为输出,建立基于种群熵多样性评估和收敛、发散策略的粒子群改进算法的径向基人工神经网络(RBF ANN)的淀粉基发泡复合材料性能预测模型。结果表明,该模型的预测效果较好,预测均方差和相关系数分别为0.0160和0.9890。预测发现,淀粉基发泡复合材料的拉伸强度随甘油含量的增加而缓慢降低,随NaHCO_3含量的增加先减少后增加;回弹率随甘油含量的增加而递增,随NaHCO_3含量的增加而先增加后减少。     

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。     

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。     

化学助剂对淀粉/EVA复合发泡材料力学性能的影响

在以淀粉和乙烯-醋酸乙烯酯(EVA)为主料制备复合发泡材料的过程中,原料中各种化学助剂对复合发泡材料的力学性能影响显著。重点研究了发泡剂(NaHCO3)、增塑剂(甘油)、交联剂(DCP)3种化学助剂的用量对淀粉/EVA复合发泡材料拉伸强度和断裂伸长率的影响,结果表明:NaHCO3存在一优化值,使得材料拉伸强度达到最小值,同时断裂伸长率达到最大值;复合发泡材料的拉伸强度随着甘油含量的增加而逐渐降低,断裂伸长率则呈现相反的趋势;当DCP含量在0.6%~0.9%时,拉伸强度和断裂伸长率都达到最大值。     

镁合金表面TaC/TaC-Mg/Mg梯度涂层的 残余热应力分析

采用间歇式挤出发泡工艺制备淀粉/PVA复合发泡材料。在淀粉含量固定、甘油作为增塑剂的情况下,研究偶氮二甲酰胺（AC发泡剂）与聚乙烯醇（PVA）的含量对发泡材料的表观密度、发泡倍率、相对硬度、吸水性能、回弹性能以及压缩性能等的影响。结果表明：随着PVA含量的升高,复合材料的表观密度和压缩模量减小,回弹性能变好。PVA含量对吸水率影响不明显,吸水率稳定在20%左右。吸水至饱和状态后,相对硬度随着PVA含量的增加而不断增加。随AC发泡剂含量的升高,复合材料的表观密度减小,相对硬度降低,发泡倍率和回弹率增加,材料的泡孔孔径逐渐增大但是发泡孔径的均匀性变差。当PVA、AC发泡剂的添加质量分数分别为30%, 1%时,复合材料性能最优。     

TiO2/淀粉/PCL共混材料的制备及表征

目的以玉米双磷脂淀粉和聚己内酯（PCL）为原料,甘油为增塑剂,改性纳米TiO₂为抗菌剂,制备一种具有抗菌性能的可降解材料,并对不同淀粉/PCL质量比和不同纳米TiO₂添加量下制得的共混材料进行表征,以探究最佳共混比例。方法将不同质量比的淀粉/PCL混合,添加一定量的甘油作为增塑剂,并添加不同含量的纳米TiO₂作为抗菌剂,熔融共混并热压成型,利用力学、红外、紫外、SEM、DSC、水接触角等方法对所制备的共混材料进行性能表征。结果随着PCL含量的增加,共混材料的断裂伸长率先下降后上升,拉伸强度逐渐上升,PCL质量分数为100%时共混材料的拉伸强度较未添加提高了104%,对紫外光的屏蔽作用增强,接触角从78.2°下降到53.3°;DSC显示当淀粉的比例相对较大时,整个体系的结晶度较低,但PCL的结晶速率加快。TiO₂的加入未使体系发生化学变化,对共混材料的拉伸强度无明显影响,断裂伸长率先增加后减小,在TiO₂质量分数为0.9%时,达到最大为51.69%。TiO₂...     

木质素/PVA发泡材料改性研究

目的探究甘油用量对木质素/PVA发泡材料性能的影响。方法采用水浴加热方法对PVA和木质素进行溶解处理,再加入不同量的甘油,以不加甘油的空白样为对照,测试及表征其性能。结果随着甘油用量的增加,发泡材料的拉伸强度先增加后降低,甘油用量为8%时材料的拉伸强度达到最大,为1.26 MPa;断裂伸长率逐渐增大,从最初的37%增大到167%;表观密度先下降后上升,最低为0.278g/cm3;吸水率逐渐降低,最低达到15.22%。SEM测试表明,甘油的加入改善了发泡材料的空隙结构,但加入过多的甘油会破坏泡孔结构。TGA结果表明,随着甘油用量的增加,所得复合材料的热稳定性降低,热分解起始温度和分解最大速率温度都逐渐降低。结论甘油对木质素/PVA发泡材料的性能影响较大,加入适量的甘油对材料的力学性能、泡孔结构和热稳定性都有很强的促进作用。     

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。     

柑橘皮渣/淀粉基复合发泡材料加工工艺优化

目的利用响应面分析法对柑橘皮渣/淀粉基材料加工工艺进行优化。方法在单因素实验基础上选取试验因素与水平,设计响应面试验进行挤出工艺优化,通过考察成形材料的膨胀率、表观性能和压缩强度,筛选出具有较好发泡效果和一定压缩性能的材料成形工艺配方。结果甘油和水分含量对柑橘皮渣/淀粉基复合发泡材料的成形具有显著影响。柑橘皮渣/淀粉基复合发泡材料的最佳工艺优化参数为皮渣、甘油、水分质量分数分别为30%,30%,35%。在此参数条件下得到的材料其表观密度为0.942 g/cm3,膨胀率为287.82%,压缩强度为210.58 k Pa。结论利用响应面法分析并优化柑橘皮渣/淀粉基材料加工工艺的方法可行,获得的响应面模型可用于预测真实值。     

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。     

番茄皮渣/玉米淀粉膜的制备与研究

目的以番茄皮渣为原料,玉米淀粉为增稠剂,甘油为增塑剂,采用流延法制备番茄皮渣/玉米淀粉膜。方法研究番茄皮渣、玉米淀粉和甘油含量对番茄皮渣/玉米淀粉膜性能的影响。结果随着番茄皮渣含量的增加,番茄皮渣/玉米淀粉膜的抗张强度和氧气透过率增大,断裂伸长率和水溶性减小,经番茄皮渣/玉米淀粉膜包裹的油脂的过氧化值减小,抗氧化性提高;随着淀粉含量的增加,番茄皮渣/玉米淀粉膜的抗张强度增大,断裂伸长率和水溶性减小,氧气透过率先减小后增大,经番茄皮渣/玉米淀粉膜包裹的油脂的过氧化值变化不大;随着甘油含量的增加,番茄皮渣/玉米淀粉膜的抗张强度减小,断裂伸长率、氧气透过率和水溶性增大,经番茄皮渣/玉米淀粉膜包裹的油脂的过氧化值变化不大。结论番茄皮渣/玉米淀粉膜的适宜制备工艺条件为番茄皮渣质量分数为2.5%~3%、玉米淀粉质量分数为3%~4%、甘油质量分数为1.5%~2%。     

基于BP神经网络算法的316L不锈钢极薄带热处理力学性能预测

目的 为了预测不锈钢极薄带热处理后的力学性能、优化热处理工艺以及实现热处理工艺的智能控制,构建基于BP算法的神经网络模型。方法 以316L不锈钢极薄带为研究对象,进行热处理试验和拉伸试验,通过以热处理的退火温度、保温时间和取样方向作为输入层参数,以屈服强度、抗拉强度、断后伸长率作为输出层参数,采用BP算法构建了316L不锈钢极薄带力学性能预测的思维进化算法优化BP神经网络模型,并进行模型的预测和应用验证,考虑不同隐含层节点数及不同BP神经网络模型对性能的影响。结果 思维进化算法优化的BP神经网络模型测试集的屈服强度、抗拉强度和断后伸长率的平均相对误差分别为8.92%、5.21%和9.28%,训练集相关系数为0.980 94。思维进化算法优化BP网络单、双隐含层误差总和最低分别为0.578 6和0.546 9,BP网络与思维进化算法优化的BP网络误差总和最低分别为0.579 9和0.546 9。结论 思维进化算法优化BP神经网络模型具有较好的预测能力和泛化能力,以及较高的预测精度。与企业现用生产工艺相比,采用模型优化后热处理工艺的综合力学性能有显著提高。     

基于神经网络的电弧增材制造铝合金力学性能预测

目的 预测不同工艺参数下电弧增材制造铝合金的力学性能。方法 通过实验建立了电弧增材制造6061铝合金及Ti C增强6061铝合金力学性能的数据集,并建立了一种以焊接电流、焊接速度、脉冲频率、TiC颗粒含量为输入,以屈服强度和抗拉强度为输出的神经网预测模型,对比了反向传播神经网络(BP)、粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)3种预测模型的精度。结果 与BP模型和PSO-BP模型相比,GA-BP预测模型具有更好的预测精度。其中,GA-BP模型预测6061铝合金屈服强度最佳结果的相关系数(R)为0.965,决定系数(R²)为0.93,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为2.35,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为2.67;预测Ti C增强的6061铝合金抗拉强度最佳结果的R=1,R²高达0.99,MAE为0.46,RMSE为0.49,GA-BP具有良好的预测精度。结论 BP、PSO-BP、GA-BP 3种神经网络模型可以用来预测电弧增材制造...     

蔗渣纤维发泡缓冲包装材料研究

以蔗渣和淀粉为主要原料,通过微波发泡研制了一种可降解的缓冲包装材料。研究结果表明：丙三醇、碳酸氢铵、水、发泡时间、发泡温度、聚乙烯醇、淀粉含量均是影响产品性能的主要因素。选用发泡温度为100℃,发泡时间为90S,当蔗渣、水、PVA、淀粉、丙三醇、碳酸氢铵的质量比为1：7．5：0．375：1：0．75：0．5时,得到的产品性能最佳,产品的应力-应变曲线接近直线,可认为是线弹性材料。     

EVA/TiO2纳米复合材料的制备与性能

采用两种方法优化EVA/TiO2纳米复合材料的制备方法与工艺参数,选取性能最佳的一步法制备样本,进一步应用FESEM方法表征纳米粒子的粒径及分散状态,并测试材料力学性能。研究发现,基于神经网络和遗传算法的优化方法比正交实验分析优化方法更佳;纳米TiO2微粒在EVA基体中分散良好,拉伸强度、断裂伸长率和弹性模量均有所提高,起到了增强增韧作用。纳米TiO2填充量为5%时,拉伸强度提高最多;纳米TiO2填充量为1%时,断裂伸长率提高最多;随着纳米TiO2填充量的增加,弹性模量整体呈上升趋势。     

三维针刺C/C-SiC复合材料预制体工艺参数优化EI北大核心CSCD

基于误差反向传播(BP)神经网络与改进的遗传算法建立三维针刺C/C-SiC复合材料预制体工艺优化的代理模型,获得针刺工艺参数与复合材料刚度性能之间的关系。利用BP网络实现复合材料刚度性能预测,BP网络的预测值与有限元计算结果吻合程度较好,模型训练误差最大为0.526%,测试数据误差最大为0.454%,BP网络预测精度高。对传统遗传算法的遗传策略和优化策略进行改进,利用两种改进的遗传算法对针刺工艺参数进行优化。优化后的工艺参数显著提高了材料的刚度性能,其中面内拉伸模量分别提高了11.07%和11.48%,面外拉伸模量分别提高了49.64%和48.13%,复合材料的综合刚度性能分别提高18.17%和18.21%。