复合泡沫塑料力学行为的人工神经网络预测研究
【摘要】:正 人工神经网络(ANN)作为一种近年来流行的算法,在复合材料领域得到广泛重视和应用。本文基于这种方法应用的广泛性,对ANN在微珠填充泡沫塑料力学行为研究中的应用进行了探讨。由于微珠填充泡沫塑料中,微珠存在团聚制备中引入的空气泡对复合材料制品的力学性能有极大的影响,而在一般理论计算中较难考虑这些因素的影响,并且微珠填充泡沫塑料的应力-应变行为存在弹性区、平台区和独特的压实区,所以采用神经网络预测方法对其本构行为进行模拟具有十分特殊的意义。文中首先利用BP算法预测了复合泡沫塑料的力学性能。具体做法是将树脂、孔隙和微珠填充料的体积含量作为输入变量,而将材料
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