神经网络用于玻纤增强酚醛树酯力学性能的预测
来源期刊：高分子材料科学与工程2000年第4期
论文作者：余云照 赵彤 石鲜明 吴瑶曼
关键词：人工神经网络; 酚醛树脂; 化学计量学; 复合材料;
摘 要：应用人工神经网络研究了热固性酚醛树脂的合成反应条件与其玻纤复合材料力学性能之间的映射关系.建立了可用于定量预测玻纤增强酚醛树脂静弯曲强度的模型,并进行了实验验证.结果表明,当醛/酚比取1.3～1.5时,相对于Mg(OH)2、Ba(OH)2和NaOH而言,NH4OH催化所得酚醛树脂的复合材料在室温与250 ℃均有较高的静弯曲强度.神经网络方法对聚合物基复合材料的反应-性能定量关系研究显示出良好的应用前景.
余云照1，赵彤1，石鲜明1，吴瑶曼1
(1.中国科学院化学研究所,北京,100080)
摘要:应用人工神经网络研究了热固性酚醛树脂的合成反应条件与其玻纤复合材料力学性能之间的映射关系.建立了可用于定量预测玻纤增强酚醛树脂静弯曲强度的模型,并进行了实验验证.结果表明,当醛/酚比取1.3～1.5时,相对于Mg(OH)2、Ba(OH)2和NaOH而言,NH4OH催化所得酚醛树脂的复合材料在室温与250 ℃均有较高的静弯曲强度.神经网络方法对聚合物基复合材料的反应-性能定量关系研究显示出良好的应用前景.
关键词:人工神经网络; 酚醛树脂; 化学计量学; 复合材料;
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