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神经网络用于玻纤增强酚醛树酯力学性能的预测

石鲜明 , 赵彤 , 吴瑶曼 , 余云照

高分子材料科学与工程

应用人工神经网络研究了热固性酚醛树脂的合成反应条件与其玻纤复合材料力学性能之间的映射关系.建立了可用于定量预测玻纤增强酚醛树脂静弯曲强度的模型,并进行了实验验证.结果表明,当醛/酚比取1.3~1.5时,相对于Mg(OH)2、Ba(OH)2和NaOH而言,NH4OH催化所得酚醛树脂的复合材料在室温与250 ℃均有较高的静弯曲强度.神经网络方法对聚合物基复合材料的反应-性能定量关系研究显示出良好的应用前景.

关键词: 人工神经网络 , 酚醛树脂 , 化学计量学 , 复合材料

聚醚接枝聚硅氧烷共聚物改进环氧树脂表面性能的研究

孙秀武 , 黄英 , 余云照

应用化学 doi:10.3969/j.issn.1000-0518.2000.04.002

通过氢硅烷化反应制备了聚醚接枝聚硅氧烷共聚物,将它与环氧树脂共混,研究了共聚物的结构与用量对改性环氧树脂固化物的微观形态与表面性能的影响. 结果表明,引入聚硅氧烷明显降低了环氧树脂的静摩擦系数,增大了其对水的接触角. 共聚物中接枝聚醚链段的结构与聚醚含量以及环氧树脂中共聚物的加入量是影响改性环氧树脂的微观形态与表面性能的最重要因素. 表面组成的XPS分析表明,聚硅氧烷链段在材料表面明显富集,从而大大降低了环氧树脂的静摩擦系数,增大了对水的接触角.

关键词: 聚醚接枝聚硅氧烷 , 环氧树脂 , 共混改性 , 形态 , 表面性能

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