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对人工神经网络(ANN)方法在复合泡沫塑料力学行为模拟中的应用进行了研究.首先,选取影响材料力学行为的因素和所需模拟、预测的力学性能作为输入、输出量;然后,利用反向传播算法建立了四层神经网络模型,对复合泡沫塑料的力学性能和本构关系进行了模拟和预测.数值结果表明,训练后的神经网络模型能较好地模拟、预测材料的模量、屈服强度和不同应变率及不同温度下的压缩应力-应变曲线.此外,3种不同改进训练方法的比较说明,Bayesian规则化法的泛化能力最好,LM法收敛最快,而自适应梯度下降动量法则需要较长的迭代时间才能达到相同的精度. 相似文献
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针对含涂层空心微球的复合泡沫塑料,利用三参数标准线性固体模型和黏-弹性对应原理得到了材料由于温度改变而产生的残余热应力,研究了涂层厚度、体分比和时间等因素对残余热应力的影响。结果表明:随着时间的增加,由温度改变而引起的材料内部的残余热应力将逐渐减小,且涂层厚度和涂层空心微球体分比的减小会使残余热应力增加。此外,沿半径方向热应力在微球内逐渐增加,在涂层和基体中则逐渐减小,在涂层与空心微球的交界处达到最大值。 相似文献
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面向航天器对高性能缓冲材料的设计需求,采用重复压缩循环加载、长时恒压强加载、长时恒位移加载等多种加载方式,对三聚氰胺泡沫材料在不同状态下的压缩缓冲性能进行了表征。分析了压溃预处理、多次抽真空预处理、长时压缩处理等多种处理方式对三聚氰胺泡沫压缩缓冲性能的影响规律。结果表明,随着60%重复正压缩次数增加,泡沫压强-位移曲线逐步滞后;重复正压50次后,泡沫发生9.8%永久塑性变形;负压压溃预处理对泡沫力学性能影响较大,6和8 mm泡沫最大压强分别衰减至64%和66%;长期恒位移压缩两个月后,泡沫压强衰减14.88%。三聚氰胺泡沫压缩试验结果可为后续航天器缓冲材料、缓冲结构的选择和设计提供参考。 相似文献
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研究吐温80和十二烷基苯磺酸钠(SDBS)两种类型表面活性剂及SDBS用量对闭孔三聚氰胺泡沫的影响。用三聚氰胺、甲醛合成三聚氰胺树脂,并制备泡沫样品进行测试。树脂表面张力测试结果显示相同用量下,相比于吐温80,SDBS使树脂表面张力更小,且随着SDBS用量增加,树脂张力呈现先减小后不变的趋势。SEM、力学性能测试分析结果显示,表面活性剂用量为3%时,相比于吐温80,SDBS制得泡沫孔径小且均匀。随着SDBS用量增加,泡沫孔径减小,均匀度先提高后降低,泡壁膜撕裂严重。受泡沫结构影响,SDBS用量为3%时,泡沫的压缩性能最好。 相似文献
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