【摘 要】
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用结晶温度,聚乙烯分子量,聚乙烯质量分数等参数,再用人工神经网络ANN(artificial neural network)方法以建立聚乙烯晶体生长速度(lnG)的预报模型。其拟合值、预测值与实验值
【机 构】
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湘潭大学化学学院,湘潭大学化学学院,湘潭大学化学学院 湖南,湘潭,411105,湖南,湘潭,411105,湖南,湘潭,411105
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用结晶温度,聚乙烯分子量,聚乙烯质量分数等参数,再用人工神经网络ANN(artificial neural network)方法以建立聚乙烯晶体生长速度(lnG)的预报模型。其拟合值、预测值与实验值的相关系数分别为0．9920和0．9844,平均相对误差分别为0．3448和0．3304,结果表明,所建立的模型可以用于聚乙烯晶体生长速度的计算机预报,克服了现有物理模型和数学方程无法应用于多个变量的缺点。因此ANN可为聚合物结晶过程的定量预报提供依据,也为ANN在聚合物其他性质的预报方面提供参考。
The prediction model of polyethylene crystal growth rate (lnG) was established by artificial neural network (ANN) using the parameters of crystallization temperature, polyethylene molecular weight and polyethylene mass fraction. The correlation coefficient between the fitted value, the predicted value and the experimental value were 0.9920 and 0.9844, respectively. The average relative errors were 0.3448 and 0.3304, respectively. The results showed that the model could be used for polyethylene crystal growth Computer prediction of velocity overcomes the shortcomings that existing physical models and mathematical equations can not be applied to multiple variables. Therefore, ANN can provide a basis for quantitative prediction of polymer crystallization process, and also provide a reference for ANN in forecasting other properties of polymers.
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