人工神經(jīng)網(wǎng)絡在橡膠復合材料耐磨性能和疲勞壽命預測中的應用.pdf

1、橡膠材料的耐磨性和疲勞性受到多種因素的影響，研究過程中面臨著不易預測和分析的問題，且實驗周期長，費時費力。由于橡膠材料耐磨性和疲勞性與力學性能等具有關聯(lián)性，而且力學性能是較容易測得的，因此建立數(shù)學模型，研究這些性能同耐磨性、疲勞性之間的關系具有重要意義。鑒于人工神經(jīng)網(wǎng)絡可模仿人腦對一系列數(shù)據(jù)做出多線路的學習和判斷的特點，本論文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用于橡膠復合材料的力學性能與其耐磨性、拉伸疲勞壽命之間關系的分析中，利用橡膠材料的力學性能預測耐

2、磨性能和拉伸疲勞壽命，建立了預測精度較高的神經(jīng)網(wǎng)絡。此外，對神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入向量進行敏感性分析，得出輸入向量對耐磨性能和拉伸疲勞壽命的影響大小。本論文的主要工作如下:
　　 (1)利用主成分分析法(Principal component analysis，簡稱PCA)對丁苯橡膠(SBR)和天然橡膠(NR)兩類復合材料的八種力學性能進行降維分析，得到互不相關的三個主成分，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入向量，對耐磨性進行預測。通過改變網(wǎng)絡隱含

3、層的神經(jīng)元個數(shù)，研究神經(jīng)元個數(shù)與網(wǎng)絡預測精度之間的關系。所建立的網(wǎng)絡預測精度較高。在此基礎上利用基于輸入對輸出的局部偏導的敏感性分析方法計算了各個主成分的敏感度矩陣，分析主成分對耐磨性的影響程度。結果顯示第一主成分對SBR材料的耐磨性能影響最大。
　　 (2)采用對NR復合材料耐磨性能影響最大的主成分中包含的力學性能（100％定伸、拉伸強度、扯斷伸長率和硬度）作為輸入向量，NR復合材料的耐磨性能作為輸出向量，建立網(wǎng)絡結構為4*9

4、*1的三層BP網(wǎng)絡，直接分析力學性能和耐磨性能之間的關系。數(shù)據(jù)選擇過程中，遵守預測樣本與訓練樣本相近且樣本無較大空白的原則。網(wǎng)絡的預測準確率達到93.1％，說明網(wǎng)絡適用于NR橡膠材料耐磨性的預測。利用敏感性分析方法對耐磨性的影響因素進行分析，結果顯示100％定伸對耐磨性的影響最大。
　　 (3)采用100％定伸、拉伸強度、扯斷伸長率和Tanδ（7％剪切應變）作為輸入向量，NR復合材料的拉伸疲勞壽命作為輸出向量，建立網(wǎng)絡結構為4*