刘二东
,
杨更亮
,
田宝娟
,
李志伟
,
陈义
色谱
doi:10.3321/j.issn:1000-8713.2002.03.006
介绍了应用人工神经网络预测烷基苯分子疏水性常数的方法.该法同传统方法相比,具有操作简便,适用范围广的特点.基于误差反传神经网络,建立了分子连接性指数(χ)、范德华表面积(Aw)和疏水性常数(log P)之间的数学模型.应用该模型对烷基苯分子的疏水性常数进行预测,其平均相对偏差为0.67%.并且通过与标准误差反传算法和自适应学习算法相比较,发现弹性反传算法具有训练速度快,参数选择简单的特点.
关键词:
人工神经网络
,
弹性反传算法
,
疏水性常数
,
烷基苯
高俊刚
,
田宝娟
,
尹全义
功能材料
doi:10.3969/j.issn.1001-9731.2013.17.015
为制备通过一次涂布而形成多层的自分层涂料，实现对基材的有效保护，通过种子乳液聚合制备了含氟与纯丙烯酸酯两种乳液，并将其复配成可自分层的乳胶涂料。分别用傅里叶变换红外光谱仪(FT-IR)、光学显微镜和动态力学谱仪(DMA)对涂膜进行了表征。结果表明，随共聚单体中甲基丙烯酸三氟乙酯(TFEMA)的含量增大，涂膜不透明性增大，光学显微镜表明涂膜出现分层现象；FT-IR 分析表明，涂膜的上下表面-CF3的含量不同，上表面有更多的含氟单体；DMA分析表明，力学内耗峰随含氟乳液用量比例增多而变宽，也说明涂膜已产生相分离，得到了自分层涂料。
关键词:
聚丙烯酸酯
,
乳液聚合
,
自分层涂料
