人工神经网络在无石棉垫片配比研究中的应用

发布时间：2020-12-13 18:06

　　配方是影响无石棉胶乳抄取密封材料性能的重要因素。不同的配方组分和材料性能之间的复杂的非线性关系是众多学者的研究重点。本文基于人工神经网络原理,在实验数据的基础上,以无石棉胶乳抄取密封材料配方中7种主要组分作为输入,以材料的拉伸强度、密度和烧失率作为输出,建立反映配方和材料性能之间映射关系的BP神经网络模型并进行了训练,借此定量地对材料性能进行了预测,并和回归方法进行了比较。结果表明,神经网络方法比回归方法具有更高的拟合精度,其预测结果和实际值的误差比回归方法小得多。说明用人工神经网络预测无石棉胶乳抄取密封材料性能可行而且有效。本文在研究把人工神经网络技术应用到无石棉胶乳抄取密封材料的配方优化分析中时,首先对无石棉胶乳抄取密封材料的配方优化中的多目标问题进行了探讨。最后,以材料性能和配方中的纤维含量作为输入,以填料和胶乳含量作为输出,建立了另一个BP神经网络模型,用以对在一定性能的条件下,配方中各组分之间的关系进行分析。结果表明,神经网络方法可以用直观图形的形式,十分方便地分析不同配方组分之间的相互作用规律,从而可以为优化配方提供借鉴。本文通过人工神经网络技术分析无石棉胶乳抄取密封材料配... 

【文章来源】：昆明理工大学云南省

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

搅拌机

干燥机

抽真空装置

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络的复合材料性能预测[J]. 尹海莲,胡自力.  南京航空航天大学学报. 2006(02)
[2]人工神经网络在玻璃配方设计中的应用研究[J]. 肖卓豪,卢安贤,刘树江,杨舟.  材料导报. 2005(06)
[3]BP算法在泡沫金属复合材料研制中的应用[J]. 王志远,杨留栓,孙傲冰.  矿山机械. 2004(03)
[4]人工神经网络在优化BaTiO3陶瓷配方研究中的应用[J]. 郭栋,王永力,李龙土,桂治轮,夏军涛.  无机材料学报. 2002(04)
[5]神经网络在橡胶配方设计中的应用[J]. 曾海泉,罗跃纲,连永祥.  橡胶工业. 2002(02)
[6]非石棉矿纤维密封材料研究[J]. 李青山,于进军,于天诗.  化工时刊. 1997(04)
[7]神经网络在催化剂配方优化中的应用[J]. 王志新,韩力群.  北京轻工业学院学报. 1997(01)

硕士论文
[1]基于人工神经网络的稀土铜合金性能预测[D]. 董世知.辽宁工程技术大学 2006



本文编号：2914953