基于BP神经网络的聚丙烯/氢氧化镁复合材料阻燃性能预测模型

Flame Retardancy Prediction Model for Polypropylene/Magnesium Hydroxide Composites Based on BP Neural Network

摘要

为预测和提高聚丙烯/氢氧化镁（PP/MH）复合材料的阻燃性能，掌握不同因素对材料阻燃性能的影响强度，以MH粒径、接触角、添加量为3个输入量，以PP/MH复合材料的极限氧指数（LOI）为输出量，建立3层BP神经网络预测模型，将正交试验结果作为样本对其进行训练，用于预测复合材料的阻燃性能，设计实验对预测结果进行验证。结果表明：各因素对材料阻燃性能的影响由大到小依次为MH添加量、MH接触角和MH粒径。最佳的工艺参数：MH粒径为0.2 μm、MH接触角为135°、MH添加量为40%，此条件下PP/MH复合材料的LOI高达31.5%。该BP神经网络模型能够准确预测复合材料的阻燃性能，预测值和试验值的相对误差一般小于5%。建立的阻燃性能预测模型可用于材料的性能优化，可减少实验工作量，提高工作效率。

关键词

BP神经网络 / 聚丙烯 / 氢氧化镁 / 硬脂酸钠 / 阻燃性能

Key words

BP neural network / Polypropylene / Magnesium hydroxide / Sodium stearate / Flame retardancy

基金资助

湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T2021006)

湖北省科技计划项目重点研发专项(2023BCB076)

武汉市知识创新专项曙光计划项目(2022020801020356)

武汉工程大学大学生校长基金项目(XZJJ2023052)