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基于人工神经元网络的PA6/POE/POE-g-MAH共混物力学性能预测
1
作者
冯婷婷
赖元文
《塑料》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期71-75,99,共6页
将人工神经元网络与全析因实验设计相结合,预测了PA6/POE/POE-g-MAH三元共混物的拉伸和缺口冲击强度,研究了注塑温度、注射速度、注射时间和冷却时间对共混物以上力学性能的影响。结果表明,当三元共混物质量比为74.5/20/5/0.5时,材料的...
将人工神经元网络与全析因实验设计相结合,预测了PA6/POE/POE-g-MAH三元共混物的拉伸和缺口冲击强度,研究了注塑温度、注射速度、注射时间和冷却时间对共混物以上力学性能的影响。结果表明,当三元共混物质量比为74.5/20/5/0.5时,材料的缺口冲击强度均大于95 kJ/m^(2),POE分散相粒径约为200~400 nm。通过析因实验设计发现,注塑温度、注射速度以及两者的交互效应对共混物拉伸强度影响显著,注塑温度、冷却时间以及两者的交互效应是影响冲击强度的显著因素。采用4-14-1的ANN模型可以较好地预测三元共混物拉伸强度和缺口冲击强度,预测结果与实验结果回归曲线的斜率均大于97%。与多元线性回归模型相比,ANN模型预测性能明显更佳,其Pearson相关系数大于0.97。
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关键词
尼龙三元共混物
人工神经元网络
全析因实验设计
拉伸强度
缺口冲击强度
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职称材料
题名
基于人工神经元网络的PA6/POE/POE-g-MAH共混物力学性能预测
1
作者
冯婷婷
赖元文
机构
河南大学濮阳工学院
福州大学
出处
《塑料》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期71-75,99,共6页
基金
国家自然科学青年基金(71804026)。
文摘
将人工神经元网络与全析因实验设计相结合,预测了PA6/POE/POE-g-MAH三元共混物的拉伸和缺口冲击强度,研究了注塑温度、注射速度、注射时间和冷却时间对共混物以上力学性能的影响。结果表明,当三元共混物质量比为74.5/20/5/0.5时,材料的缺口冲击强度均大于95 kJ/m^(2),POE分散相粒径约为200~400 nm。通过析因实验设计发现,注塑温度、注射速度以及两者的交互效应对共混物拉伸强度影响显著,注塑温度、冷却时间以及两者的交互效应是影响冲击强度的显著因素。采用4-14-1的ANN模型可以较好地预测三元共混物拉伸强度和缺口冲击强度,预测结果与实验结果回归曲线的斜率均大于97%。与多元线性回归模型相比,ANN模型预测性能明显更佳,其Pearson相关系数大于0.97。
关键词
尼龙三元共混物
人工神经元网络
全析因实验设计
拉伸强度
缺口冲击强度
Keywords
nylon ternary composite
artificial neural network
full factorial model
tensile strength
notched impact strength
分类号
TQ323.6 [化学工程—合成树脂塑料工业]
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作者
出处
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1
基于人工神经元网络的PA6/POE/POE-g-MAH共混物力学性能预测
冯婷婷
赖元文
《塑料》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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