【摘 要】
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在由三种环氧树脂(EP)及两种固化剂组成的胶粘剂体系中,以胶粘剂组成为输入参数、室温剪切强度为输出参数,通过对样本组的训练,得到训练好的神经网络。利用该神经网络可以预
【机 构】
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北京航空航天大学材料科学与工程学院高分子材料及复合材料系,
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在由三种环氧树脂(EP)及两种固化剂组成的胶粘剂体系中,以胶粘剂组成为输入参数、室温剪切强度为输出参数,通过对样本组的训练,得到训练好的神经网络。利用该神经网络可以预测任一给定配方胶粘剂的室温剪切强度,评估单一组分对胶粘剂性能的影响,给出任一性能范围对应的组成分布域,结合遗传算法可以预测最佳配方组成。结果表明:对复杂的胶粘剂体系而言,神经网络和遗传算法可以大大减少试验次数、节省时间且可预测出最佳试验条件等;神经网络和遗传算法在胶粘剂设计中具有广泛的应用前景。
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