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HGMs/EP复合泡沫塑料材料设计与性能研究

2020-12-11阅读(522)

HGMs/EP复合泡沫塑料材料设计与性能研究

论文摘要

复合泡沫塑料是一种用途广泛的新型功能复合材料,如用于制造隔热材料、轻质高强夹芯材料、防振包装材料、飞机吸音材料、船体外壳、水陆两用坦克车浮筒、水下装置部件和漂浮件制造等。为满足各类使用条件和环境,复合泡沫塑料应具有低密度、高强度、耐冲击、抗裂纹扩展性、尺寸稳定性好、吸水率低、耐油和耐溶剂等特点,因此,对新型复合泡沫塑料的研究和开发具有重要意义。本文采用空心玻璃微珠和环氧树脂复合泡沫塑料进行材料设计和制备,对适用性较好以及利用智能方法辅助复合泡沫塑料材料的设计和力学性能的研究。为了用较少的试验次数进行多因素和多水平的测试,本文通过试验设计方法的比较分析选定均匀设计方法,以材料组分HGMs、固化剂、增塑剂和偶联剂作为考查因素,分为多个水平,制定复合泡沫塑料配制方案,完成了新型复合泡沫塑料的材料制备和试样制作。为了获得复合泡沫塑料比强度和比模量,准确的材料计算密度成为关键,本文对材料密度进行理论预测和测量,为了验证复合泡沫塑料在水下或海洋等腐蚀条件下的稳定性,对复合泡沫塑料吸水性和耐碱、耐酸和耐海水腐蚀性能测试,通过扫描电镜对浸泡后的材料表面进行观测和分。为了研究HGMs与环氧树脂基体间界面联结效果,采用扫描电镜对偶联剂处理前后界面浸润效果进行观测与分析,通过对冲击断口的扫描电镜观测,对复合泡沫塑料的破坏形貌和破坏机理进行研究和分析。通过准静态力试验对复合泡沫塑料的拉伸强度、压缩强度、弹性模量和比强度、比模量进行测试;通过多动态力学测试获得复合泡沫塑料的DMA曲线,进行玻璃化转变温度、储能模量和损耗因子等性能测试;对影响材料强度的各种因素进行分析评价;尝试应用细观力学模型对复合泡沫塑料的有效模量进行预测。为弥补有限次数试验对材料性能研究的局限,应用BP网络和RBF网络等人工智能方法进行复合泡沫塑料拉伸强度、压缩强度和弹性模量等单指标、双指标和多指标性能预测,并对两种网络的预测和泛化能力进行对比分析,探索应用人工智能方法进复合泡沫塑料的性能预测的可行性和可靠性。根据应用中对复合泡沫塑料轻质高强性能的要求,本文以复合泡沫塑料的拉伸强度、压缩强度和弹性模量为目标函数,分别采用均匀设计和遗传算法对配制方案进行优化,并将优化方案与智能方法预测的结果进行对比。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题研究的背景与意义
  • 1.1.1 复合泡沫塑料特性及应用
  • 1.1.2 复合泡沫塑料分类
  • 1.1.3 复合泡沫塑料成型工艺
  • 1.2 复合泡沫塑料制备与性能研究进展
  • 1.2.1 空心玻璃微珠简介
  • 1.2.2 环氧树脂简介
  • 1.2.3 复合泡沫塑料性能研究进展
  • 1.3 复合泡沫塑料细观模型研究进展
  • 1.3.1 复合体细观力学模型
  • 1.3.2 复合泡沫塑料细观力学模型
  • 1.4 复合材料智能预测方法研究进展
  • 1.4.1 人工神经网络方法在复合材料研究中的应用
  • 1.4.2 遗传算法在材料研究中的应用
  • 1.5 本文的主要研究内容
  • 1.5.1 课题来源
  • 1.5.2 主要研究内容
  • 第2章 复合泡沫塑料的制备和物理性能测试
  • 2.1 引言
  • 2.2 试验材料的制备
  • 2.2.1 主要原料及仪器设备
  • 2.2.2 配比方案的选择
  • 2.2.3 实验配比方案
  • 2.2.4 材料及试样制备流程
  • 2.3 复合泡沫塑料物理性能测试
  • 2.3.1 材料密度测试
  • 2.3.2 材料吸水性能测试
  • 2.3.3 材料耐碱性能测试
  • 2.3.4 材料耐酸性能测试
  • 2.3.5 材料抗海水腐蚀性能测试
  • 2.4 材料形貌分析
  • 2.4.1 试验基本步骤
  • 2.4.2 界面相连结状态观测
  • 2.4.3 冲击断口形貌观测与分析
  • 2.4.4 液态介质浸渍后材料形貌观测与分析
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 复合泡沫塑料的力学性能测试与预测
  • 3.1 引言
  • 3.2 材料准静态力学性能测试
  • 3.2.1 材料拉伸性能测试
  • 3.2.2 材料压缩性能测试
  • 3.2.3 材料强度影响因素分析
  • 3.3 材料多动态热机械性能测试
  • 3.3.1 试验准备
  • 3.3.2 试验技术方案
  • 3.3.3 试验结果及分析
  • 3.4 复合泡沫塑料有效模量预测
  • 3.4.1 复合材料的界限理论
  • 3.4.2 细观力学的近似方法
  • 3.4.3 复合泡沫塑料的有效模量预测
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 基于人工智能方法的复合泡沫塑料性能预测
  • 4.1 引言
  • 4.2 人工智能方法在材料性能预测领域的应用
  • 4.2.1 BP 神经网络
  • 4.2.2 RBF 神经网络
  • 4.3 基于人工智能方法的复合泡沫塑料单性能指标预测
  • 4.3.1 复合泡沫塑料的BP 单指标性能预测
  • 4.3.2 复合泡沫塑料的RBF 单指标性能预测
  • 4.4 基于人工智能方法的复合泡沫塑料双性能指标预测
  • 4.4.1 复合泡沫塑料的BP 双指标性能预测
  • 4.4.2 复合泡沫塑料的RBF 双指标性能预测
  • 4.5 基于人工智能方法的复合泡沫塑料多性能指标预测
  • 4.5.1 复合泡沫塑料的BP 多指标性能预测
  • 4.5.2 复合泡沫塑料的RBF 多指标性能预测
  • 4.6 人工智能方法复合泡沫塑料性能预测分析
  • 4.6.1 BP 网络和RBF 网络预测能力对比
  • 4.6.2 BP 网络和RBF 网络泛化能力对比
  • 4.6.3 复合泡沫塑料的性能预测可靠性分析
  • 4.7 本章小结
  • 第5章 复合泡沫塑料的优化设计
  • 5.1 引言
  • 5.2 基于均匀设计的优化方案
  • 5.2.1 均匀设计
  • 5.2.2 均匀设计优化方案
  • 5.3 遗传算法在材料优化设计中的应用
  • 5.3.1 遗传算法的原理
  • 5.3.2 遗传算法的设计
  • 5.3.3 遗传算法的计算
  • 5.4 基于遗传算法的复合泡沫塑料优化设计
  • 5.4.1 遗传算法的建立
  • 5.4.2 工艺参数优化
  • 5.5 优化方案对比分析
  • 5.6 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果
  • 致谢
  • 作者简介

    • 相关论文文献

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