【摘 要】
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以热塑性聚酰亚胺多孔材料制备工艺为研究对象,考察主要工艺参数(冷压压力、烧结温度及保温时间)对多孔材料关键指标(含油率和油保持率)的影响;采用反向传播神经网络(BPNN)和
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以热塑性聚酰亚胺多孔材料制备工艺为研究对象,考察主要工艺参数(冷压压力、烧结温度及保温时间)对多孔材料关键指标(含油率和油保持率)的影响;采用反向传播神经网络(BPNN)和径向基神经网络(RBFNN),建立其油保持率预测模型,分别考察了Levenberg-Marquardt算法和拟牛顿算法优化网络模型的运算量和精度。结果表明:随着压力、温度和时间的提高,材料孔隙率降低,从而含油率呈现下降趋势;而油保持率由材料孔径和孔隙率共同决定,正交实验表明其与工艺参数关系较复杂;同时RBFNN模型因采用径向基函数,在小输入量范围内可产生高响应,为此,更适合热塑性聚酰亚胺多孔材料冷压烧结工艺特点。
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