基于BP神经网络的淀粉/EVA复合发泡材料流变性能预测模型及应用

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以聚乙烯醋酸乙烯酯(EVA)添加质量分数、甘油添加质量分数、Na HCO3添加质量分数为3个输入量,以淀粉/EVA复合发泡材料熔体的黏度值为输出量,建立了3层BP(back propagation)神经网络模型,并通过毛细管流变仪对复合发泡材料的熔体黏度进行测试,将其正交试验结果作为样本进行训练。研究结果表明,该BP神经网络模型能较为准确地预测复合发泡材料的流变性能;同时发现,随着EVA添加质量分数的增加,复合发泡材料的熔体黏度增加;而随着甘油添加质量分数的增加和Na HCO3添加质量分数的增加,所得复合
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