基于BP神经网络的丁腈橡胶密封圈剩余寿命预测方法

    公开(公告)号:CN113987917B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202111125988.0

    申请日:2021-09-24

    IPC分类号: G06F30/27 G06N3/08 G06F119/04

    摘要: 公开了基于BP神经网络的丁腈橡胶密封圈剩余寿命预测方法,方法中,测量丁腈橡胶密封圈的特征变量以构建训练样本,其中,以玻璃化转变温度、微米压痕硬度、服役时间和经历最低温度作为输入参数,以微米压痕简约杨氏模量作为输出参数,微米压痕简约杨氏模量越小,丁腈橡胶密封圈剩余寿命越少,并对数据进行归一化处理,获得训练样本;构建BP神经网络模型;使用遗传算法优化BP神经网络模型的初始权值和阈值;使用训练样本对BP神经网络模型进行迭代训练,获得丁腈橡胶密封圈剩余寿命预测模型;基于BP神经网络的丁腈橡胶密封圈剩余寿命预测模型对丁腈橡胶密封圈进行剩余寿命预测。

    苝-3,4,9,10-四羧酸二酐接枝改性聚丙烯薄膜的制备方法

    公开(公告)号:CN114395149B

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202111421988.5

    申请日:2021-11-26

    摘要: 公开了苝‑3,4,9,10‑四羧酸二酐接枝改性聚丙烯薄膜的制备方法,方法中,称取第一预定质量分数的苝‑3,4,9,10‑四羧酸二酐,在持续的第一搅拌条件下溶解于非极性有机溶剂中得到在室温下长期稳定的PPDI溶液;称量第二预定质量分数的2‑甲基烯丙基胺,在持续的第二搅拌条件下溶于PPDI溶液以反应得到PPDI烯基化溶液;称量第三预定质量分数的烯基化的PPDI粉末、引发剂和聚丙烯,溶解于非极性有机溶剂中;在冰水浴条件下向苝‑3,4,9,10‑四羧酸二酐接枝聚丙烯溶液中加入预定量的丙酮溶液以析出固体产物结晶;将粉末状固体PP‑g‑PPDI在热压成薄膜状试样以得到N‑型分子半导体接枝改性聚丙烯薄膜。

    苝-3,4,9,10-四羧酸二酐接枝改性聚丙烯薄膜的制备方法

    公开(公告)号:CN114395149A

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN202111421988.5

    申请日:2021-11-26

    摘要: 公开了苝‑3,4,9,10‑四羧酸二酐接枝改性聚丙烯薄膜的制备方法,方法中,称取第一预定质量分数的苝‑3,4,9,10‑四羧酸二酐,在持续的第一搅拌条件下溶解于非极性有机溶剂中得到在室温下长期稳定的PPDI溶液;称量第二预定质量分数的2‑甲基烯丙基胺,在持续的第二搅拌条件下溶于PPDI溶液以反应得到PPDI烯基化溶液;称量第三预定质量分数的烯基化的PPDI粉末、引发剂和聚丙烯,溶解于非极性有机溶剂中;在冰水浴条件下向苝‑3,4,9,10‑四羧酸二酐接枝聚丙烯溶液中加入预定量的丙酮溶液以析出固体产物结晶;将粉末状固体PP‑g‑PPDI在热压成薄膜状试样以得到N‑型分子半导体接枝改性聚丙烯薄膜。

    基于BP神经网络的丁腈橡胶密封圈剩余寿命预测方法

    公开(公告)号:CN113987917A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111125988.0

    申请日:2021-09-24

    IPC分类号: G06F30/27 G06N3/08 G06F119/04

    摘要: 公开了基于BP神经网络的丁腈橡胶密封圈剩余寿命预测方法,方法中,测量丁腈橡胶密封圈的特征变量以构建训练样本,其中,以玻璃化转变温度、微米压痕硬度、服役时间和经历最低温度作为输入参数,以微米压痕简约杨氏模量作为输出参数,微米压痕简约杨氏模量越小,丁腈橡胶密封圈剩余寿命越少,并对数据进行归一化处理,获得训练样本;构建BP神经网络模型;使用遗传算法优化BP神经网络模型的初始权值和阈值;使用训练样本对BP神经网络模型进行迭代训练,获得丁腈橡胶密封圈剩余寿命预测模型;基于BP神经网络的丁腈橡胶密封圈剩余寿命预测模型对丁腈橡胶密封圈进行剩余寿命预测。