人工神经网络在高分子复合材料研究中的应用  

Artificial Neural Networks Applied to Research of Polymer Composites

作　　者：关瑜[1] 李玲[1] 

机构地区：[1]中北大学材料科学与工程学院,太原030051

出　　处：《塑料助剂》2014年第6期20-24,共5页Plastics Additives

摘　　要：人工神经网络(ANN)的基本结构是根据大脑的结构来建立的,是原始的人工神经元的简单的聚集,它可以用来模拟各种复杂的科学工程问题。ANN在材料学研究方面得到了广泛应用,主要用于金属材料性能方面的预测。近年来,其也逐渐被用于高分子复合材料的研究,主要对人工神经网络近些年在高分子复合材料性能的预测方面做了总结,其中包括对高分子复合材料的疲劳寿命、摩擦性能、复合加载情况和动态力学性能等的模拟预测。Artificial neural network （ANN） is built based on the basic structure of the brain＇s structure. It is the simple aggregation of original artificial neurons,which can be used to simulate a variety of complex sci- ence and engineering problems. ANN has been widely used in material field. And it is mainly used to predict the performance of metals. In recent years, it has gradually been used to study polymer composites. This paper focused on the use of ANN to predict the performance of polymer composites, including the simulation predic- tions of fatigue life, friction performance, combined loading and dynamic mechanical properties of polymer composites.

关 键 词：高分子复合材料 人工神经网络 疲劳寿命 摩擦性能 加载 动态力学性能 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TB33[自动化与计算机技术—控制科学与工程]