基于BP神经网络的玻璃纤维增强塑料腐蚀条件下的寿命预测

基于BP神经网络的玻璃纤维增强塑料腐蚀条件下的寿命预测

论文摘要

通过腐蚀条件下玻璃纤维增强塑料老化前后宏观、微观形貌及力学性能的变化对复合材料使用寿命的影响因素进行分析,分析表明,腐蚀条件下玻璃纤维增强塑料使用寿命受温度、时间和腐蚀介质浓度三种因素影响。结合玻璃纤维增强塑料的弯曲强度保留率建立结构为3-10-1的三层BP神经网络模型对复合材料使用寿命进行预测。通过预测数据和实测数据的对比及误差分析,并随机抽取6组检验数据进行检测,结果表明,所建立的BP神经网络模型得到的预测值与实测值具有较好的拟合度。

论文目录

  • 引言
  • 1 试验材料及方法
  •   1.1 试验材料
  •   1.2 试样制备
  •   1.3 试验条件
  •   1.4 测试仪器和方法
  • 2 BP神经网络模型基本原理与方法
  •   2.1 基本原理
  •   2.2 BP神经网络模型方法
  •     2.2.1 隐藏层选取
  •     2.2.2正向传播
  •     2.2.3 反向传播
  • 3 腐蚀条件下玻璃纤维增强塑料寿命的主要影响因素
  •   3.1 温度
  •   3.2 时间
  •   3.3 腐蚀介质浓度
  •   3.4 各因素对玻璃纤维增强塑料力学性能的影响
  • 4 材料寿命预测的神经网络模型
  •   4.1 BP神经网络结构
  •   4.2 原始数据处理
  •   4.3 预测结果
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王涛,王俊,赵迪宇,刘育建,侯锐钢

    关键词: 纤维增强塑料,寿命预测,神经网络,腐蚀,复合材料

    来源: 化工学报 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 有机化工,自动化技术

    单位: 华东理工大学材料科学与工程学院

    基金: 上海市科学技术委员会科研计划项目(15DZ0504600)

    分类号: TQ327.1;TP183

    页码: 4872-4880

    总页数: 9

    文件大小: 1896K

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