基于遗传算法的人工神经网络对增韧尼龙冲击性能的预测

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采用基于遗传算法的人工神经网络预测了马来酸酐接枝乙烯-辛烯共聚物(POE—g—MAH)/线型低密度聚乙烯(LLDPE)对尼龙6(PA6)冲击性能的影响,探索了基于遗传算法的人工神经网络在高分子复合材料研究中的应用途径。结果表明:基于遗传算法的人工神经网络能够很好地预测高分子复合材料的性能;当POE—g—MAH和LLDPE的含量分别为12%和8%时,PA6的冲击强度达到94.12kJ/m2。
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