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基于小波分析理论与BP神经网络的复合阻燃剂性能优选预测

来源期刊:稀土2016年第4期

论文作者:张庆丰 陆彪

文章页码:29 - 34

关键词:氯化镧;小波分析理论;BP神经网络;傅里叶红外光谱;复合阻燃剂;性能预测模型;

摘    要:以正硅酸乙酯、磷酸二氢铵、尿素、季戊四醇、氯化镧制备复合阻燃剂。研究氯化镧添加量对复合阻燃剂结构的影响规律,通过傅里叶红外光谱分析氯化镧增效机理,研究结构参数与性能的复合阻燃剂性能优选预测模型,通过小波分析理论与BP神经网络拟合各结构参数与性能的关系。结果表明,氯化镧对复合阻燃剂具有增效效果;当氯化镧添加量0.033时,复合阻燃剂性能最优;性能优选预测模型的预测值与实测值吻合较好,其相对误差为-3.80%3.28%。

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基于小波分析理论与BP神经网络的复合阻燃剂性能优选预测

张庆丰1,2,陆彪2

1. 马鞍山职业技术学院电气工程系2. 东南大学能源与环境学院

摘 要:以正硅酸乙酯、磷酸二氢铵、尿素、季戊四醇、氯化镧制备复合阻燃剂。研究氯化镧添加量对复合阻燃剂结构的影响规律,通过傅里叶红外光谱分析氯化镧增效机理,研究结构参数与性能的复合阻燃剂性能优选预测模型,通过小波分析理论与BP神经网络拟合各结构参数与性能的关系。结果表明,氯化镧对复合阻燃剂具有增效效果;当氯化镧添加量0.033时,复合阻燃剂性能最优;性能优选预测模型的预测值与实测值吻合较好,其相对误差为-3.80%3.28%。

关键词:氯化镧;小波分析理论;BP神经网络;傅里叶红外光谱;复合阻燃剂;性能预测模型;

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