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基于BP神经网络的聚丙烯/氢氧化镁复合材料阻燃性能预测模型

编号:CYYJ04229

篇名:基于BP神经网络的聚丙烯/氢氧化镁复合材料阻燃性能预测模型

作者:曾书航 王泽艳 李智力 廖杰 李嘉霖 何东升 唐远 付艳红

关键词: BP神经网络 聚丙烯 氢氧化镁 硬脂酸钠 阻燃性能

机构: 武汉工程大学资源与安全工程学院

摘要: 为预测和提高聚丙烯/氢氧化镁(PP/MH)复合材料的阻燃性能,掌握不同因素对材料阻燃性能的影响强度,以MH粒径、接触角、添加量为3个输入量,以PP/MH复合材料的极限氧指数(LOI)为输出量,建立3层BP神经网络预测模型,将正交试验结果作为样本对其进行训练,用于预测复合材料的阻燃性能,设计实验对预测结果进行验证。结果表明:各因素对材料阻燃性能的影响由大到小依次为MH添加量、MH接触角和MH粒径。最佳的工艺参数:MH粒径为0.2μm、MH接触角为135°、MH添加量为40%,此条件下PP/MH复合材料的LOI高达31.5%。该BP神经网络模型能够准确预测复合材料的阻燃性能,预测值和试验值的相对误差一般小于5%。建立的阻燃性能预测模型可用于材料的性能优化,可减少实验工作量,提高工作效率。

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