西安科技学院学报
西安科技學院學報
서안과기학원학보
JOURNAL OF XI'AN UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY
2003年
2期
183-186
,共4页
杨志远%周安宁%李天良%杨伏生%沙保峰
楊誌遠%週安寧%李天良%楊伏生%沙保峰
양지원%주안저%리천량%양복생%사보봉
树脂薄膜%光降解%控制因素
樹脂薄膜%光降解%控製因素
수지박막%광강해%공제인소
利用试验室加速试验得到的不同配方COPO树脂薄膜的光降解试验数据,在分析薄膜降解各因素的基础上,选取薄膜降解后的力学性能3个指标为输入值,以COPO树脂薄膜降解的主要控制因素:环境温度、光照时间、光敏母料含量为输出值,利用MATLAB 6.1软件中的神经网络工具箱建立了COPO树脂薄膜光降解控制因素预测的BP神经网络模型.讨论了模型的样本划分、网络参数、模型预测误差,选出最佳网络参数配置.模型预测精度高.
利用試驗室加速試驗得到的不同配方COPO樹脂薄膜的光降解試驗數據,在分析薄膜降解各因素的基礎上,選取薄膜降解後的力學性能3箇指標為輸入值,以COPO樹脂薄膜降解的主要控製因素:環境溫度、光照時間、光敏母料含量為輸齣值,利用MATLAB 6.1軟件中的神經網絡工具箱建立瞭COPO樹脂薄膜光降解控製因素預測的BP神經網絡模型.討論瞭模型的樣本劃分、網絡參數、模型預測誤差,選齣最佳網絡參數配置.模型預測精度高.
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