树脂薄膜光降解控制因素预测神经网络模型

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【摘要】

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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

【作者】

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杨志远周安宁李天良杨伏生沙保峰

【机构】

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西安科技学院

【出处】

：

西安科技学院学报

【发表日期】

：

2003年2期

【关键词】

：

树脂薄膜光降解控制因素 resin film photo-degradation control factors

【基金项目】

：

国家自然科学基金，科技部科技攻关项目

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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.

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