10.3969/j.issn.1007-1865.2016.02.008
基于BP神经网络的淀粉EVA复合材料挤出胀大比预测模型及应用
以淀粉和乙烯-醋酸乙烯共聚物(EVA)为原料制备生物质复合材料,研究了模口温度、螺杆转速及EVA含量对挤出胀大现象的影响,并应用人工神经网络技术建立双层BP神经网络模型,将正交实验结果作为样本带入模型进行训练.经反复训练,修正误差后对复合材料的挤出胀大比进行预测.结果表明,该神经网络模型能较为准确的预测复合材料的挤出胀大比;随着模口温度的升高,或螺杆转速的下降,或EVA含量的降低,复合材料的挤出胀大比逐渐减小.
BP神经网络、模口温度、螺杆转速、挤出胀大比
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TQ(化学工业)
2016-03-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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