版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、聚酰亞胺(PI)是一種特種工程塑料,是綜合性能最佳的高分子材料之一。其摩擦磨損性能優(yōu)異,在摩擦學(xué)領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。通過實驗研究聚酰亞胺的制備工藝時存在著費時費力的問題,而通過建立數(shù)學(xué)模型研究PI的亞胺化工藝與其摩擦磨損性能關(guān)系,對于減少實驗量,節(jié)約成本,提高研究效率具有重要的意義。
本文采用最小二乘支持向量機(LS-SVM)建立PI的熱模壓工藝與強度條件的預(yù)測模型,選取的熱模壓條件為固化時間、成型壓力、成型溫度,熱模壓指標
2、為彎曲強度和拉伸強度,樣本數(shù)據(jù)為正交試驗獲得的數(shù)據(jù)。利用建立的熱模壓LS-SVM預(yù)測模型,與熱模壓BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果對比,證明前者的可行性。研究PI的熱模壓條件與PI的強度指標的關(guān)系,得到最佳的熱模壓條件。然后再利用最佳熱模壓條件下制備的PI試件進行摩擦磨損試驗,探究PI的制備條件與PI的摩擦磨損性能的關(guān)系,同樣利用LS-SVM建立PI的制備條件與PI的摩擦磨損性能的關(guān)系,選取的亞胺化條件為催化劑的量、脫水劑的量、亞胺化時間,摩
3、擦磨損性能為磨損率和摩擦系數(shù),樣本數(shù)據(jù)通過試驗得到,利用建立的LS-SVM預(yù)測模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對比,并探究PI的亞胺化工藝與摩擦磨損性能的關(guān)系,得到摩擦磨損性能較好的PI樣品。主要內(nèi)容如下:
根據(jù)PI熱模壓試驗的拉伸強度和彎曲強度的樣本數(shù)據(jù),優(yōu)化MATLAB軟件下的LS-SVM模型的懲罰系數(shù)和核參數(shù),建立熱模壓的LS-SVM預(yù)測模型,并建立BP網(wǎng)絡(luò)的熱模壓預(yù)測模型,通過對比分析和最終的實驗驗證得到最佳預(yù)測模型。
4、 通過摩擦磨損試驗所得的樣本數(shù)據(jù),優(yōu)化LS-SVM模型的懲罰系數(shù)和核參數(shù),建立摩擦磨損的LS-SVM預(yù)測模型,并建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對比分析,驗證LS-SVM模型預(yù)測PI摩擦磨損性能的可行性。
最后,探究亞胺化條件對PI摩擦系數(shù)和磨損率的影響。本文主要針對PI的摩擦磨損性能,通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LS-SVM兩種方法進行對比分析,最終優(yōu)化摩擦磨損性能,為以后利用模擬預(yù)測方法優(yōu)化PI等材料的性
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于支持向量機的摩擦建模與補償.pdf
- 基于支持向量機的混凝土性能研究.pdf
- 基于支持向量機的CPI走勢與影響因素分析.pdf
- 基于邊界向量預(yù)選的支持向量機算法研究.pdf
- 基于脈沖核的支持向量機研究與應(yīng)用.pdf
- 基于支持向量機的股市預(yù)測研究.pdf
- 基于支持向量機的雜草識別研究.pdf
- 基于支持向量機的圖像融合研究.pdf
- 基于支持向量機的濾波方法研究.pdf
- 基于支持向量機的癌癥診斷研究.pdf
- 基于支持向量機的集成學(xué)習(xí)研究.pdf
- 基于支持向量機的股票預(yù)測研究.pdf
- 基于支持向量機的遷移學(xué)習(xí)研究.pdf
- 基于殼向量的支持向量機快速學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 基于支持向量機的電火花加工工藝參數(shù)優(yōu)化.pdf
- 磁性提升機閘瓦的制備及摩擦學(xué)性能研究.pdf
- 基于支持向量機的礦井巷道摩擦阻力系數(shù)預(yù)測研究.pdf
- 基于支持向量機的圖像分類研究與實現(xiàn).pdf
- 支持向量機的研究與應(yīng)用.pdf
- 基于樣本約簡的支持向量機.pdf
評論
0/150
提交評論