基于BP神经网络的颜料分散性能预测研究

• 作者: 付云松 李翱 王若寒 胡娜
• 来源期刊: 中国塑料
• 学科: 工学
• 关键词: 塑料着色 正交试验 反向传播神经网络 分散性能 预测
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 加工与应用
• 页码范围: 69-75
• 页数: 7页
• 分类号: TQ320.7
• 字数: 3682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19491/j.issn.1001-9278.2019.08.012

摘要

基于正交试验,对塑料制品色差的影响因素进行分析探讨,并应用反向传播(BP)神经网络的数据预测功能,构建颜料分散性能的预测模型.结果 表明,塑料制品色差影响因素主次顺序为:转子转速＞混合时间＞混合温度;提高转子转速,有利于颜料粒子在塑料基体中的分散和分布过程,制品着色品质得以提升;构建的BP神经网络模型预测相对误差不超过10％,能够较好地预测塑料着色工艺中颜料的分散性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李翱	北京化工大学机电工程学院	34	260	10.0	14.0
2	王若寒	北京化工大学机电工程学院	2	0	0.0	0.0
3	胡娜	北京化工大学机电工程学院	1	0	0.0	0.0
4	付云松	北京化工大学机电工程学院	1	0	0.0	0.0