【摘 要】
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本论文研究了MATLAB神经网络工具箱在聚丙烯酸酯乳液和水性涂料性能预测中的应用。利用MATLAB神经网络软件对聚丙烯酸酯乳液和涂料的硬度、附着力、耐冲击性和反射率等性能进
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本论文研究了MATLAB神经网络工具箱在聚丙烯酸酯乳液和水性涂料性能预测中的应用。利用MATLAB神经网络软件对聚丙烯酸酯乳液和涂料的硬度、附着力、耐冲击性和反射率等性能进行了预测。考察了BA、MMA和St的组成对乳液性能的影响,且依次讨论了隐含层节点数、网络层间的传递函数和训练目标值等计算参数对预测结果的影响,得出了最佳的隐含层节点数、网络层间的传递函数和训练目标值。由钛白粉和轻钙粉与乳液构成了43个配方的涂料,对钛白粉与BA、MMA和St的不同组合对涂料性能的影响进行了讨论。对12个涂料样品的四种性能进行了预测,收到了较好的预测结果。实验证明用人工神经网络算法可以解决复杂涂料体系多种性能同时预测的问题,为涂料研究提供了一个新的简便的研究方法。
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