基于BP神经网络的聚丙烯/氢氧化镁复合材料阻燃性能预测模型OA北大核心CSTPCD
为预测和提高聚丙烯/氢氧化镁(PP/MH)复合材料的阻燃性能,掌握不同因素对材料阻燃性能的影响强度,以MH粒径、接触角、添加量为3个输入量,以PP/MH复合材料的极限氧指数(LOI)为输出量,建立3层BP神经网络预测模型,将正交试验结果作为样本对其进行训练,用于预测复合材料的阻燃性能,设计实验对预测结果进行验证。结果表明:各因素对材料阻燃性能的影响由大到小依次为MH添加量、MH接触角和MH粒径。最佳的工艺参数:MH粒径为0.2μm、MH接触角为135°、MH添加量为40%,此条件下PP/MH复合材料的LOI高达31.5%。该BP神经网络模型能够准确预测复合材料的阻燃性能,预测值和试验值的相对误差一般小于5%。建立的阻燃性能预测模型可用于材料的性能优化,可减少实验工作量,提高工作效率。
曾书航;王泽艳;李智力;廖杰;李嘉霖;何东升;唐远;付艳红;
武汉工程大学资源与安全工程学院,湖北武汉430073湖北金楚染料中间体产业技术研究院有限公司,湖北荆州434400中国计量大学量新学院,浙江杭州310018
BP神经网络聚丙烯氢氧化镁硬脂酸钠阻燃性能
《塑料科技》 2024 (005)
P.18-22 / 5
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T2021006);湖北省科技计划项目重点研发专项(2023BCB076);武汉市知识创新专项曙光计划项目(2022020801020356);武汉工程大学大学生校长基金项目(XZJJ2023052)。
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