刘佳
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李顺祥
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贾树盛
高分子材料科学与工程
采用两种方法优化LLDPE/ZnO纳米复合材料的工艺参数,选取性能最佳的工艺条件制备样本,进一步应用FESEM和SEM方法研究分散状态和断裂形貌,并测试纳米复合材料的力学性能.研究发现,正交实验、神经网络和遗传算法三者相结合的优化方法比单纯的正交实验分析的优化方法更佳;纳米ZnO微粒在线性低密度聚乙烯(LLDPE)基体中能够发挥纳米效应,促进复合材料的脆韧转变过程,起到了增强增韧的作用;拉伸强度、断裂伸长率均有所提高.纳米ZnO填充量为3%时,拉伸强度提高最大;纳米ZnO填充量为5%时,断裂伸长率提高最大.
关键词:
线性低密度聚乙烯
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纳米ZnO
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优化
,
分散状态
,
断裂形貌
,
力学性能
刘佳
,
李顺祥
,
贾树盛
功能材料
制备了LLDPE/EVA/ZnO纳米复合材料,并测试了其力学性能.结合BP 神经网络和Markov链建立了BP-Markov模型,并利用此模型对LLDPE/EVA/ZnO纳米复合材料的多指标性能进行了预测.结果表明BP-Markov模型应用于聚合物/无机物纳米复合材料的多指标性能预测具有较高的精度和可靠性,Markov链解决了神经网络在做多指标性能预测时误差的随机性和波动性问题,充分的发挥了神经网络与Markov链预测模型的优点,为在数据有限且具有随机因素的情况下实验数据的分析提供了一种新的思路.
关键词:
聚合物/无机物纳米复合材料
,
正交实验
,
BP-Markov模型
,
性能预测
