杨榛
,
顾幸生
,
梁晓怿
,
张睿
,
凌立成
新型炭材料
doi:10.3969/j.issn.1007-8827.2007.04.011
在炭材料黏结剂添加剂改性实验数据的基础上,将神经网络方法用于研究添加剂配方和热处理温度对黏结强度的影响关系,建立了添加剂改性炭材料黏结剂的RBF(Radial Basis Function径向基函数)神经网络性能预报模型,并与BP(Back-Propagation逆传播)人工神经网络进行了预报精度和训练过程比较.结果表明:上述两种模型对于黏结强度的预报平均相对误差分别为0.012 7和0.060 0,且BP人工神经网络易陷入局部最小.因此,RBF神经网络模型的预报能力较好,得出了具有较精确黏结性能的添加剂配方和热处理数据.可望在炭材料黏结剂改性中的多变量、非线性体系中提高实验工作效率,为炭材料黏结剂提供一条有应用前景的理论设计途径.
关键词:
炭材料
,
高温黏结剂
,
剪切强度
,
RBF人工神经网络
胡继东
,
陶孟
,
周延春
宇航材料工艺
采用聚碳硅烷作为黏结剂主体,添加陶瓷组元的方法制备了新型耐高温黏结剂.采用流变仪研究了黏结剂的流变性能,采用TGA、XRD及SEM等方法研究了黏结剂的性能以及各组分含量与黏结剂性能之间的关系.结果表明:高温黏结剂具有良好的高温热稳定性及粘结强度,1 200℃质量损失为16％,平均粘结强度为23.4 MPa.
关键词:
聚碳硅烷
,
陶瓷组元
,
高温黏结剂
