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基于机器学习数据驱动的热塑性硫化胶力学性能影响机理
1
作者
李淳孝
马丽凤
《高分子材料科学与工程》
北大核心
2025年第5期131-139,共9页
文中对热塑性硫化胶(TPV)的力学性能进行了深入研究,以解决其相对于传统硫化橡胶存在的弹性问题。TPV以其突出的可回收性和优良的回弹性在材料科学领域具有独特的优势,然而相对于橡胶仍面临弹性不足的问题。文中提出了一种综合的研究方...
文中对热塑性硫化胶(TPV)的力学性能进行了深入研究,以解决其相对于传统硫化橡胶存在的弹性问题。TPV以其突出的可回收性和优良的回弹性在材料科学领域具有独特的优势,然而相对于橡胶仍面临弹性不足的问题。文中提出了一种综合的研究方法,即集成代表性体积单元(RVE)模型和机器学习方法,用以全面研究TPV的力学响应。应用支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)和随机森林算法(RF)等机器学习模型对TPV的力学性能进行预测,并验证了模型的准确性。通过重要性分析和特征相关性分析,揭示了聚丙烯(PP)和三元乙丙橡胶(EPDM)的弹性模量比对TPV性能的重要影响,并提出了相应的调节理论。该研究对于理解和预测TPV材料性能有重要意义,为材料设计和工程应用提供了深刻见解。
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关键词
热塑性硫化胶
代表性体积单元模型
机器学习
力学性能
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职称材料
碳化硅颗粒增强铝基复合材料有效弹性模量预测
被引量：
6
2
作者
田学亮
徐颖
《航空发动机》
北大核心
2021年第5期92-97,共6页
为了分析碳化硅颗粒增强铝基复合材料细观结构对其宏观力学性能的影响,针对无压渗透法制备的A356/SiCp复合材料建立了表征其细观结构的2维代表性体积单元有限元模型,以建立复合材料宏观性能与细观结构之间的依赖关系。在周期性边界条件...
为了分析碳化硅颗粒增强铝基复合材料细观结构对其宏观力学性能的影响,针对无压渗透法制备的A356/SiCp复合材料建立了表征其细观结构的2维代表性体积单元有限元模型,以建立复合材料宏观性能与细观结构之间的依赖关系。在周期性边界条件和模拟单轴拉伸边界条件下研究了颗粒的形状(圆形、椭圆形)和体积分数(10%、15%、20%)对其有效弹性模量的影响,并与无压渗透法制备的A356/SiCp复合材料试验值进行比较。结果表明:在2种条件下的预测结果相差不大,预测误差均不超过5%;碳化硅颗粒体积分数对复合材料的力学性能影响显著,对颗粒形状的影响很小,在相同边界条件及体积分数下,圆形和椭圆形颗粒的预测值相差不超过0.4%。
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关键词
代表性
体积
单元
有限元
模型
碳化硅颗粒增强铝基复合材料
周期性边界
单轴拉伸边界
有效弹性模量
细观结构
宏观力学特性
航空发动机
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职称材料
题名
基于机器学习数据驱动的热塑性硫化胶力学性能影响机理
1
作者
李淳孝
马丽凤
机构
上海工程技术大学机械与汽车工程学院
四川大学高分子科学与工程学院
出处
《高分子材料科学与工程》
北大核心
2025年第5期131-139,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51903150)
上海学术/技术研究带头人项目(21XD1401100)。
文摘
文中对热塑性硫化胶(TPV)的力学性能进行了深入研究,以解决其相对于传统硫化橡胶存在的弹性问题。TPV以其突出的可回收性和优良的回弹性在材料科学领域具有独特的优势,然而相对于橡胶仍面临弹性不足的问题。文中提出了一种综合的研究方法,即集成代表性体积单元(RVE)模型和机器学习方法,用以全面研究TPV的力学响应。应用支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)和随机森林算法(RF)等机器学习模型对TPV的力学性能进行预测,并验证了模型的准确性。通过重要性分析和特征相关性分析,揭示了聚丙烯(PP)和三元乙丙橡胶(EPDM)的弹性模量比对TPV性能的重要影响,并提出了相应的调节理论。该研究对于理解和预测TPV材料性能有重要意义,为材料设计和工程应用提供了深刻见解。
关键词
热塑性硫化胶
代表性体积单元模型
机器学习
力学性能
Keywords
thermoplastic vulcanized rubber
representative volume element models
machine learning
mechanical properties
分类号
TQ330.1 [化学工程—橡胶工业]
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职称材料
题名
碳化硅颗粒增强铝基复合材料有效弹性模量预测
被引量：
6
2
作者
田学亮
徐颖
机构
南京航空航天大学能源与动力学院
出处
《航空发动机》
北大核心
2021年第5期92-97,共6页
文摘
为了分析碳化硅颗粒增强铝基复合材料细观结构对其宏观力学性能的影响,针对无压渗透法制备的A356/SiCp复合材料建立了表征其细观结构的2维代表性体积单元有限元模型,以建立复合材料宏观性能与细观结构之间的依赖关系。在周期性边界条件和模拟单轴拉伸边界条件下研究了颗粒的形状(圆形、椭圆形)和体积分数(10%、15%、20%)对其有效弹性模量的影响,并与无压渗透法制备的A356/SiCp复合材料试验值进行比较。结果表明:在2种条件下的预测结果相差不大,预测误差均不超过5%;碳化硅颗粒体积分数对复合材料的力学性能影响显著,对颗粒形状的影响很小,在相同边界条件及体积分数下,圆形和椭圆形颗粒的预测值相差不超过0.4%。
关键词
代表性
体积
单元
有限元
模型
碳化硅颗粒增强铝基复合材料
周期性边界
单轴拉伸边界
有效弹性模量
细观结构
宏观力学特性
航空发动机
Keywords
RVE(Representative Volume Element)finite element mode
SIC particle reinforced Aluminium matrix composites
periodic boundary conditions
uniaxialtension boundary condition
effectiveelastic modulus
microstructure
macroscopic mechanical property
aeroengine
分类号
V257 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习数据驱动的热塑性硫化胶力学性能影响机理
李淳孝
马丽凤
《高分子材料科学与工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
碳化硅颗粒增强铝基复合材料有效弹性模量预测
田学亮
徐颖
《航空发动机》
北大核心
2021
6
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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