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时间:2020-05-14
《聚乙烯基木塑复合材料动态弹性模量预测模型.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第43卷第6期东北林业大学学报Vo1.43No.62Ol5年6月jouRNAL0FN0RTHEASTF0RESTRYUNIVERSITYJun.2015聚乙烯基木塑复合材料动态弹性模量预测模型)冯莉赵春雁那晓雁(东北林业大学,哈尔滨,150040)(昆明理T大学)摘要以PE基木塑复合材料的动态弹性模量预测模型为研究对象,利用无损检测的方法对PE基木塑复合材料的动态弹性模量进行检测。将制备方式与实验结果分别利用回归预测模型与灰色理论系统的GM(1.N)/GM(1,,v,X)模型进行拟合预测,结果表明灰色GM(1,Ⅳ,X【U’)模型对PE基木塑
2、复合材料的动态弹性模量有比较好的拟合能力和相对高的预测精度关键词PE基木塑复合材料;动态弹性模量;无损检测;灰色系统理论;回归分析分类号TS653ElasticityPredictionModelofPEWoodPlasticCompositeDynamicModulus//FengLi.ZhaoChunyan(NortheastForestpyUniversity,Harbin150040,P.R.China):NaXiaoyan(KunmingUniversityofScienceandTechnology)//Joui·一HalofN
3、ortheastForestryUniversity,2015.43(6):110—112.WiththedynamicelasticmodulusofPEplasticcompositedynamic(WPC)predictionmodelastheresearchobject.weusednondestructivetestingtotestdynamicelasticmodulusofPEWPC.WeusedregressionpredictionmodelandgreysystemtheoryGM(1,Ⅳ)&GM(1,』、r,X)m
4、odeltoforcastthemodelbetweenthepreparationmethodandtheexperi—mentaIresults.ForPEWPCdynamicelasticmodulusoftheprediction,grayGM(1,Ⅳ,X)predictionmodeIhasgoodfittingabilitywithhighpredictionaccuracy.KeywordsPEWPC:Dynamicmodulusofelasticity;Nondestructivetesting;Greysystemtheo
5、ry;Regressionanalysis近年来木塑复合材料的制造技术日趋成熟,其模型所得到的预测值的逆处理结果J。笔者利用制备方式、常用材料也比较固定。可以通过制备方无损检测的方法检测PE基木塑复合材料的动态弹式、材料等相关因素建立一种评价模型对木塑复合性模量,并通过上述方法建立动态弹性模量预测模材料的力学性能进行预测。目前国内关于木塑复合型,分析各预测模型的特点,找出一种更为适合预测材料的相关标准还不完善,所以对其力学性能的研动态弹性模量的预测模型。究还很有限.特别是与静态弹性模量有密切相关性1材料与方法的动态弹性模量¨』。动态弹性模量
6、是衡量木塑复合材料力学性能的一项重要指标,在材料的应用以木粉:为杨木粉,40~60目。聚乙烯(PE):PE、及改性和微观的结构研究中具有重要的作用l2J。LA、50D012(5000S),大庆石化。偶联剂:接枝动态弹性模量是衡量材料变形难易程度的表征,例HDPE相容剂CMG9804,南通日之升高分子新材料如在材料的蠕变行为研究中与材料变形的仿真研究科技有限公司。中,弹性模量都是必须要考虑到的因素。回归预测双螺杆混配挤出机,SJSH一30同向啮合双螺杆法是一种应用较广泛的分析方法,是指根据预测的挤出机,南京橡塑机械厂;单螺杆挤出机,S卜45,
7、南相关性原则找出影响预测目标的各因素,利用数学京橡塑机械厂;纤维含水率测定仪,C69一OZC型水方法建立近似表达式,再进行模型的误差检验确定分快速测定仪,上海第二天平仪器厂。预测模型.并对其进行预测。灰色理论认为系统的将HDPE、木粉(含水率<3%)、偶联剂按照试行为现象具有朦胧、数据复杂、有一定规律性,是有验配方计量后加入高速混合机将物料混合均匀待整体功能的灰数的生成,就是从杂乱中寻找出规造粒使用。为了清晰地表述各项加工工艺参数方律。灰色预测的数据是通过生成数据的GM(1,N)便进行后续分析,把本次试验过程中的成型温度、螺杆转速、m(木粉
8、):m(聚乙烯)、偶联剂质量分数和造粒温度作为丁艺参数变量,并用正交试验1)中央高校基本科研业务费专项基金项目(DL11BB14)、黑龙汀省自然科学基金项日(201346)、黑龙
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