基于神经网络的炭气凝胶孔结构的预测与优化模型研究（英文）

发布时间：2018-02-14 13:11

  本文关键词： 炭气凝胶 孔结构 神经网络 训练算法 模型　出处：《新型炭材料》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：如何控制和预测孔结构是炭气凝胶研究的重要课题。然而,由于耗时耗财,导致实验方法研究控制和预测孔结构成为难题。本文提出一种基于神经网络的炭气凝胶孔结构的预测与优化模型,并采用遗传算法设计和优化模型,对六种典型训练算法模型性能进行比较分析。利用该模型对孔径和吸附容量进行预测,两者的预测相关系数分别为0.992和0.981,预测均方根误差分别为0.077和0.054。经测试,该模型与实验研究的结果相符,并有效的应用于预测和控制炭气凝胶实验参数。
[Abstract]:How to control and predict pore structure is an important research topic in carbon aerogels. In this paper, a prediction and optimization model of carbon aerogel pore structure based on neural network is proposed, and the genetic algorithm is used to design and optimize the model. The performance of six typical training algorithms is compared and analyzed. The predicted correlation coefficients of the two models are 0.992 and 0.981respectively, and the root-mean-square error (RMS) of prediction are 0.077 and 0.054, respectively. The model is in agreement with the experimental results and can be used to predict and control the experimental parameters of carbon aerogels.
【作者单位】： 华东理工大学化学反应工程国家重点实验室特种功能高分子材料及相关技术教育部重点实验室;
【基金】：National Natural Science Foundation of China(21177038)~~
【分类号】：TQ127.11;TQ427.26

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本文编号：1510779