6、纳米颗粒填充聚合物基复合材料钻孔表面粗糙度研究

纳米颗粒填充聚合物基复合材料钻孔表面粗糙度研究

1. 引言

纳米颗粒增强复合材料凭借其出色的机械性能,如高的强度重量比、高耐腐蚀性和低的热膨胀系数,在海洋、航空航天、汽车和建筑等众多工程领域得到了广泛应用。然而,这些复合材料在钻孔过程中可能会出现纤维拔出、基体分层和开裂等问题,这是由于材料的各向异性行为所致。因此,深入了解这些复合材料的加工性能和参数优化至关重要。

2. 材料选择与层压板制备
  • 材料选择
    • 采用200 GSM的单向E玻璃纤维制造复合层压板。
    • 基体使用Araldite LY556环氧树脂和Aradur HY951固化剂的混合物,固化剂用量约为5%。
    • 添加两种纳米填料:
      • 蒙脱土粘土(Nanomer ® I.44P),具有胺官能化,堆积密度为200 - 500kg/m³,纵横比为1000,平均表面积为780m²/g。
      • 胺官能化石墨烯粉末,堆积密度为200 - 400 Kg/m³,平均表面积为750m²/g。
    • 使用马来酸酐(C4H2O3)作为表面改性剂,以降低界面张力,确保各相之间具有更好的混溶性。
  • 制备步骤
    1. 将纳米颗粒与苯乙烯单体混合后加入环氧树脂中,在50 - 60 °C下以600 - 1200rpm的速度机械搅拌60 - 120分钟。
    2. 使用超声
内容概要:本文介绍了于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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