【摘 要】
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针对塑封器件在贮存环境下的吸湿问题，本文以塑封器件在湿热试验中的数据为基础，利用BP神经网络建立了塑封器件在贮存环境中的吸湿规律预测模型。利用预测数据绘制了环境相对湿
【机 构】
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北京航空航天大学材料科学与工程学院空天材料与服役教育部重点实验室
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针对塑封器件在贮存环境下的吸湿问题，本文以塑封器件在湿热试验中的数据为基础，利用BP神经网络建立了塑封器件在贮存环境中的吸湿规律预测模型。利用预测数据绘制了环境相对湿度、贮存时间和水汽含量三变量关系的三维曲面图和等高线图并与实测数据进行了比较。最后根据神经网络预测结果讨论了一种用湿热试验模拟器件长期贮存过程的方法。结果表明，BP神经网络预测模型能够提炼数据信息，反应数据的内在规律，预测结果与实测规律相吻合，预测误差小于10％，根据神经网络预测结果用湿热试验模拟器件长期贮存过程，可以大大缩短试验时间。
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