基于BP神经网络的颜料分散性能预测研究

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基于正交试验,对塑料制品色差的影响因素进行分析探讨,并应用反向传播(BP)神经网络的数据预测功能,构建颜料分散性能的预测模型。结果表明,塑料制品色差影响因素主次顺序为:转子转速>混合时间>混合温度;提高转子转速,有利于颜料粒子在塑料基体中的分散和分布过程,制品着色品质得以提升;构建的BP神经网络模型预测相对误差不超过10%,能够较好地预测塑料着色工艺中颜料的分散性能。
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