基于神经网络的PP/CaCO3复合材料的力学性能预测

• 作者: 于建 朱永光 郭朝霞
• 来源期刊: 塑料
• 学科: 工学
• 关键词: BP网络 高分子复合材料 性能预测
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机辅助设计及数据库
• 页码范围: 66-70
• 页数: 5页
• 分类号: TQ325.14
• 字数: 4493字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9456.2005.06.016

摘要

研究利用BP网络建立了对PP/CaCO3复合材料性能进行预测的模型,并在此基础上建立了PP/CaCO3复合材料拉伸强度、冲击强度和复合态结构之间的关系.结果表明,该模型有着较好可信度,与实验现象也有着较好的符合;利用该模型证明了分散相粒子粒间距、EPDM层厚度是影响其材料冲击强度,并决定其脆-韧转变的最重要因素,并证明了EPDM层厚度的临界值大约在0.05μm左右.