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陈蔚岗 , 张志谦 , 陈辉 , 陈二龙 , 张国腾
玻璃钢/复合材料 doi:10.3969/j.issn.1003-0999.2002.02.002
本文在试验数据的基础上,利用人工神经网络建立了湿法成型GMT材料中纤维含量及助剂用量与其力学性能对应关系的模型,得出了具有较高力学性能的材料组分数据,提高了试验工作效率.
关键词: 人工神经网络 , GMT湿法工艺 , 热塑性复合材料 , 材料优化
