刘佳
,
贾树盛
功能材料
讨论了利用硅烷偶联剂对纳米ZnO粒子表面改性的机理与方法,按照标准正交表L9(34)的实验方案,采用熔融共混方法制备LLDPE/纳米ZnO复合材料,并测试其拉伸强度和断裂伸长率.通过正交实验分析法得到较优的工艺参数组合,同时基于正交实验数据通过神经网络和遗传算法优化得到一组工艺参数组合,并分别在两组工艺参数下进行实验分析.结果表明,正交实验、神经网络和遗传算法三者结合优化复合材料制备工艺参数的方法更理想;在较优的工艺条件下,LLDPE基体中适当填充改性纳米ZnO粒子,拉伸强度和断裂伸长率同时提高,能够起到增强增韧的作用.
关键词:
纳米复合材料
,
正交实验
,
BP神经网络
,
遗传算法
,
工艺优化
孙广平
,
贾树盛
功能材料
通过对3mm厚试样进行弯曲变形和拉伸变形,研究了铁锰硅合金的形状记忆效应.结果表明,采用弯曲变形和拉伸变形得到的合金的形状记忆效应差别较大.尤其是合金经训练后,采用弯曲变形方式,形状记忆效应显著提高,提高幅度达80%左右,而采用拉伸变形方式,形状记忆效应则几乎未见提高.
关键词:
变形方式
,
铁锰硅合金
,
形状记忆效应
孙广平
,
贾树盛
,
高贵天
,
张成义
,
李作桁
高分子材料科学与工程
采用拉伸试验和扫描电镜研究了淀粉含量对聚丙撑碳酸酯-淀粉共混物的力学性能与微观形态的影响,结果表明:随淀粉含量的增加,聚丙撑碳酸酯-淀粉共混物的屈服强度提高、断裂应力下降,但杨氏模量提高.当淀粉的质量分数小于20%时,淀粉的加入对聚丙撑碳酸酯-淀粉共混物的力学性能的影响相对较小,可以认为淀粉是聚丙撑碳酸酯的良好填料.淀粉和聚丙撑碳酸酯的相容性较差.
关键词:
聚丙撑碳酸酯-淀粉共混物
,
力学性能
,
微观形态
刘佳
,
贾树盛
,
李红姬
高分子材料科学与工程
采用两种方法优化EVA/TiO2纳米复合材料的制备方法与工艺参数,选取性能最佳的一步法制备样本,进一步应用FESEM方法表征纳米粒子的粒径及分散状态,并测试材料力学性能.研究发现,基于神经网络和遗传算法的优化方法比正交实验分析优化方法更佳;纳米TiO2微粒在EVA基体中分散良好,拉伸强度、断裂伸长率和弹性模量均有所提高,起到了增强增韧作用.纳米TiO2填充量为5%时,拉伸强度提高最多;纳米TiO2填充量为1%时,断裂伸长率提高最多;随着纳米TiO2填充量的增加,弹性模量整体呈上升趋势.
关键词:
EVA
,
纳米TiO2
,
优化
,
分散状态
,
力学性能
刘佳
,
李顺祥
,
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
,
纳米ZnO
,
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
