【摘 要】
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基于矿物聚合材料制备过程中激发剂和配料组成的多样性与复杂性,采用BP神经网络方法考察了影响矿物聚合材料强度的3个因素：激发剂NaOH溶液的浓度、配料中碱硅物质的量比和铝硅
【机 构】
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南京工业大学材料科学与工程学院,材料化学工程国家重点实验室
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基于矿物聚合材料制备过程中激发剂和配料组成的多样性与复杂性,采用BP神经网络方法考察了影响矿物聚合材料强度的3个因素：激发剂NaOH溶液的浓度、配料中碱硅物质的量比和铝硅物质的量比。结果表明：BP神经网络可以准确地预测矿物聚合材料抗折强度和抗压强度（误差在10^-2数量级）;高碱激发下（COH-=12mol/L）,M2O/SiO2对抗压及抗折强度影响显著,预测M2O/SiO2=0.332,Al2O3/SiO2=0.441时制品的抗压强度达30.96MPa,抗折强度高达9.33MPa;SEM分析和MIP实验
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