基于神经网络的PP/CaCO3复合材料的力学性能预测

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【摘要】

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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

【作者】

：

朱永光郭朝霞于建

【机构】

：

清华大学化学工程系

【出处】

：

塑料

【发表日期】

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2004年期

【关键词】

：

BP网络高分子复合材料性能预测

【基金项目】

：

国家自然科学基金;

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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.

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