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基于锆基合金退火参数与硬度的BP神经网络模型

基于Trainrp算法建立锆基合金HANA-4(Zr- 1.5Nb-0.4Sn-0.2Fe-0.1Cr)和HANA-6(Zr-1.1Nb-0.05Cu)退火参数与硬度的BP神经网络预测模型.模型输入单元为合金成分、退火温度和退火时间,输出单元为硬度.神经网络为3-7-1结构,动量因子和学习速率均为0.6.以实验结果验证网络的可靠性.预测结果表明,相对误差为7％,相对拟合率R值为0.98534.该模型可为锆基合金退火参数的制定提供参考.网络敏感性分析表明:退火温度和退火时间对网络的精度影响很大,而合金成分则影响很小.

关键词: 锆基合金 , 神经网络 , 退火参数 , 硬度

聚酯型H级阻燃无溶剂浸渍漆性能的研究

刘端 , 姜其斌 , 李钦 , 陈红梅 , 李颜

绝缘材料 doi:10.3969/j.issn.1009-9239.2005.05.006

采用加入自制烯基阻燃树脂组份的新方法,合成了一种新型的 H级阻燃无溶剂浸渍漆.研究了烯基阻燃树脂用量对绝缘漆综合性能,特别是阻燃性能的影响.分析比较了不同合成方法对产品粘温、耐热、电气等性能的影响.结果表明:该新型 H级阻燃无溶剂浸渍漆具有阻燃性能好、电气绝缘性能佳、低温快固化的特点;当阻燃组份用量为不饱和聚酯量 45%时综合性能最佳(氧指数为 38).

关键词: 烯基阻燃树脂 , 浸渍漆 , 无溶剂

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聚酯型H级阻燃无溶剂浸渍漆性能的研究

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