遗传神经网络在木塑复合材料力学性能预测中的应用
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TB332

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全国优秀博士学位论文作者专项基金(200764);国家自然科学基金资助项目(30700629,30600469)


Application of Genetic Algorithm and Artificial Neural Network on Performance Prediction of Wood-Plastics Composite Material
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    摘要:

    利用遗传算法(GA)和神经网络对木塑复合材料力学性能进行预测。首先利用神经网络构建木塑复合板材主要工艺参数热压时间(T)、马来酸酐(MA)和废旧塑料聚丙烯(PP)与材料力学性能内结合强度(IB)、静曲强度(MOR)、弹性模量(MOE)和吸收厚度膨胀率(TS)之间的关系模型,然后利用遗传算法对模型进行优化和训练;最后利用训练好模型对材料的力学性能进行预测以及模型验证。结合显示优化模型预测的板材的MOE的误差范围分别为2%~15.5%、9%~38%和4%~70%,远小于未优化模型的预测误差8%~1491%、2.8%~1950%和15%~128%;对IB、MOR和TS的预测也有相似的结果。

    Abstract:

    Genetic algorithm(GA) and artificial neural network(ANN) were employed to study on performance prediction of wood-plastics composite(WPC) material.Firstly,ANN was adopted to build the relationship between mechanical performance of WPC,which was internal bond strength(IB),modulus of rupture(MOR),modulus of elasticity(MOE) and thickness swelling(TS),and main technological parameters,which were hot-pression time(T),the recycled polypropylen(PP) and maleic anhydride(MA).Secondly,the weight and threshold of ANN model were optimized by GA.Finnally,mechanical performance of WPC was predicted by the optimized ANN models;and the proof generalization test of ANN was done.The results show the errors of MOE predicted by GA optimized model are 2%~15.5%、9%~38% and 4%~70% respectively,which is less than those of non-optimized model.There is the same conclusion as for IB,MOR and TS.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

孙建平,王逢瑚,李鹏,才智.遗传神经网络在木塑复合材料力学性能预测中的应用[J].高分子材料科学与工程,2012,28(1):117-120.

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