探讨基于BP神经网络的淀粉EVA复合发泡材料论文
1 背景知识
淀粉不仅来源丰富、价格便宜，而且可以在微生物的作用下分解为葡萄糖，最终代谢为水和二氧化碳，不会对环境造成危害，因而是取之不尽的可再生资源。选用淀粉制备的发泡材料，既可以有效抑制废弃的塑料泡沫材料对环境造成的污染，又能节省宝贵的石油资源，对缓解全球性的环境、资源危机具有重要的意义。已有淀粉复合发泡材料方面的研究，主要集中在对材料的性能研究及其相应的加工方法方面，而对于淀粉发泡材料的加工流变行为，尤其是关于其熔体黏度影响因子方面的研究相对较少，缺乏系统的研究。且在已有研究中，研究者们常通过大量实验来获取各影响因子对材料流变行为的影响，工作量大而繁琐。若能通过建立相关的数学模型对材料的性能进行准确预测，则可以在一定范围内减少实验工作量。
BP神经网络(back propagation neural network)，是指基于误差反向传播算法的多层前向神经网络，它通过将一组样本的输入和输出变成一个非线性优化问题，并且使用最优化、最普遍的梯度下降算法，通过迭代运算求解权，加入隐节点，从而使得优化问题的可调参数增加，最终逼近精确解。在数值预算方面，BP 网络模型不需预先确定样本数据数学模型，仅通过学习样本数据即可以进行精确预测。目前，在利用神经网络预测材料性能方面，已有少量研究，如刘守纪等人针对影响高密度聚乙烯(highdensity polyethylene，HDPE)流变性能各因素之间的非线性关系建立了一个优化后的BP网络，并用训练合格后的人工神经网络对HDPE 在不同温度或不同剪切速率下的流变性能(剪切应力)进行了预测;再如，S. Malinov等人利用BP神经网络建立了不同合金工艺性能间的关系模型。
本研究拟在已有相关研究的基础之上，对淀粉/聚乙烯醋酸乙烯酯(ethylene-vinyl acetate copolymer，EVA)复合发泡材料的流变性能进行检测，并且采用L16(45)正交试验，进行EVA的添加质量分数、甘油的添加质量分数、NaHCO3的添加质量分数3个变量对复合材料熔体黏度的影响试验，建立16 个神经网络学习样本数据，并且基于这些样本，建立BP神经网络模型，然后对利用该神经网络模型所得的预测结果与试验结果进行对比分析，以模型的预测能力验证了所提出模型的有效性。以便为指导淀粉/聚乙烯醋酸乙烯酯复合发泡材料的生产加工，提高工作效率等提供一定的理论参考依据。
2 复合发泡材料的制备与测试
2.1 复合发泡材料的制备
1)主要实验原料
普通的玉米淀粉，工业级，由燕华淀粉有限公司生产;EVA，工业级，由美国杜邦公司生产;甘油，分析纯，由湖南汇虹试剂有限公司生产;碳酸氢钠NaHCO3，工业级，由佛山市广正化工有限公司生产。
2)主要实验设备
电热恒温鼓风干燥箱，101-4-S型，由上海跃进医疗机械厂生产;同向双螺杆配混挤出机，CTE-35型，由科倍隆科亚(南京)机械有限公司生产;塑料粉碎机，LDF-100型，由余姚绿岛塑机设备有限公司生产;Rosand双料筒毛细管流变仪，由BOHLININSTRUMENTS公司生产。
3)实验步骤
1)将制备淀粉/EVA复合材料所需要的各原料按照一定的比例混合，并且在电热恒温鼓风干燥箱中进行干燥处理24 h;
2)将干燥后的混合物加入高速共混机中，在不加热的条件下共混处理20 min，随后取出，静置12 h，以使各原材料充分混合均匀;
3)将混匀后的材料加入双螺杆挤出机中进行熔融处理并挤出发泡。挤出发泡实验中，由于所选用发泡剂NaHCO3的分解温度为110~140 ℃，故将挤出机模头温度设置为140 ℃，1~9区的温度分别设置为100, 110, 120, 130, 130, 140, 140, 140, 130 ℃;螺杆转速设置为120 r/min。
2.2 毛细管流变测试
1) 用粉碎机将制备的复合发泡材料粉碎;
2) 取一定量的碎料加入毛细管流变仪中进行测试，并观察其压力曲线，当压力值基本稳定时，记录下实验数据点。
本实验研究中，剪切速率范围为50~2 000 s-1，仪器的长径比为16:1，口模直径为1 mm，温度设定为140 ℃。通过实验，得出复合发泡材料在不同剪切速率下的黏度值。
3 正交试验设计与结果
神经网络的样本数据要求真实可靠，一般采用正交试验选择样本。正交试验是一种有效研究多因素试验的方法，它将各影响因素均匀分散到各试验水平中，试验因素的组合具有代表性，因而采用正交试验结果能建立高效可靠的神经网络。本试验选用L16(45)正交表安排试验，以EVA、甘油和NaHCO3的添加质量分数各选用4水平进行正交试验，以材料熔体的黏度值作为研究目标，该黏度值为不同剪切速率下得出的7 个黏度值的平均值。
已有文献研究结果表明，使用变量分析中的方差分析(analysis of variance，ANOVA)，可以计算出EVA、甘油和NaHCO3的添加质量分数等3种原料影响因素对熔体黏度的影响次序。直观分析，在4个水平下求出其平均值，具体的计算公式如式(1)所示： (1)式中：y 为原料在某水平下的平均值;a 为该水平下出现的次数;b 为原料在此水平下的平均熔体黏度值。由于各原料的最大平均值和最小平均值之差的计算出现极差。通过极差大小，可得出各原料对熔体黏度的影响：EVA的添加质量分数的影响较大，甘油的添加质量分数的影响次之，NaHCO3的添加质量分数的影响较小。总的来说，它们对材料熔体黏度都具有一定的影响，且影响程度相差不大。
4 BP神经网络模型的建立及其预测
BP 神经网络的主要特点是信号前向传递，而误差反向传播。在信号前向传递的过程中，输入信号从输入层经过隐藏层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阀值(偏置)，从而使BP 神经网络预测输出不断逼近期望输出。
以淀粉/EVA复合发泡材料的正交试验结果作为BP神经网络训练的样本，建立BP神经网络模型。模型的第1层为输入层，设置EVA的添加质量分数、甘油的添加质量分数、NaHCO3的添加质量分数3个输入变量;第3层为输出层，以材料的熔体黏度为输出变量;在输入层与输出层之间为隐层神经元。输入层和隐层各含有1个附加的偏置神经元。
在Matlab环境下，w1，w2为连接权系数矩阵，b1，b2为偏差矩阵，s1，s2为各层传递函数，P为输入矩阵，a1，a2分别为隐层和输出层输出矩阵。隐层传递函数取正切S型(tansig)函数，输出层为线性(purelin)函数，则各层输出计算公式如下：隐层输出为a1= tansig(w1×P+b1)，网络输出为a2= purelin(w2×a1+b2)。建立BP神经网络之后，为了检验所建立的神经网络预测能力，另取16组实验所得数据输入该BP神经网络，将实验值与预测值进行对比，并对BP神经网络性能进行误差检验。
BP神经网络性能测试的最小、最大误差分别为1.63%与5.84%，大部分误差在0.05范围之内。这一结果表明，网络性能较好，能够进行较为准确的预测。将实验值与预测值数据进行汇总并做对比图，散点状的'实验值围绕着预测值组成的斜线附近上下波动，并且波动范围在允许的误差范围之内。这一结果说明，所建立的BP神经网络模型对于淀粉/EVA复合发泡材料具有较好的网络预测能力。
5 实验结果与讨论
5.1 EVA 含量对发泡材料黏度的影响
利用毛细管流变仪对淀粉/EVA复合发泡材料的熔体黏度进行测试，选取在140 ℃下，7个不同剪切速率时测试的熔体黏度，将这7 个值求平均数为定值，绘制复合发泡材料不同的EVA添加质量分数与熔体黏度平均值之间的关系曲线，并且将其与所建立的BP神经网络模型预测所得值进行对比。
断增加，所得复合发泡材料的熔体黏度值也不断增加。这可能是由于EVA树脂本身即可以作为黏结剂，当其含量增多时，各组分之间发生相互缠结的程度相应加大，分子之间的作用力增大，从而增加了复合材料熔体的内摩擦力。且EVA的添加质量分数越高，内摩擦阻力越大，从而使得复合材料的剪切黏度越大。
实验所得数据临近或通过已经建立的BP神经网络模型所得的预测值，即实验值与测试值是比较接近的，从而证明了所提出的模型是有效的。
5. 2 甘油含量对发泡材料黏度的影响
流变理论认为，在淀粉类复合发泡材料中，由于增塑剂的添加，会导致熔体强度降低，因而在发泡过程中，易使泡孔发生破裂合并现象，造成制品表面粗糙、发泡倍率低等缺陷。通过毛细管流变仪对淀粉/EVA复合发泡材料的熔体黏度进行测试，选取在140 ℃下，7个不同剪切速率时测试的黏度，将这7个值求平均数为定值，绘制复合发泡材料中不同的甘油添加质量分数与熔体黏度平均值之间的关系曲线。
随着甘油添加质量分数的不断增加，所得复合发泡材料的熔体黏度值不断下降。这是由于淀粉是一种结晶型天然高分子聚合物，其分子链中存在着大量的羟基，因此形成分子间及分子内的大量氢键，分子间作用力大，导致单纯的淀粉没有熔融流动性，必须通过增塑剂对其进行塑化，以赋予材料熔融流动性。甘油为具有多羟基的小分子，其在剪切场和热场的双重作用下，能够渗透进淀粉分子链内部，破坏分子中原有的氢键;另一方面，甘油的添加加大了淀粉分子链之间的距离，使得分子链的运动自由体积增大，分子链的运动变得更为容易。由此可见，随着甘油添加质量分数的增加，淀粉分子链更容易运动，从而降低了复合材料的熔体剪切黏度。
实验所得数据临近或通过已经建立的BP神经网络模型所得的预测值，即实验值与测试值是比较接近的，也证明了所提出的模型是有效的。
5.3 NaHCO3含量对发泡材料黏度的影响
利用毛细管流变仪，对淀粉/EVA复合发泡材料的熔体黏度进行测试，选取在140 ℃条件下，7个不同剪切速率时测试的黏度，将这7个值求平均数为定值，绘制复合发泡材料不同的NaHCO3添加质量分数与熔体黏度平均值之间的关系曲线。
随着NaHCO3添加质量分数的逐渐增加，熔体的黏度值不断下降。这是因为，当发泡剂达到分解温度时，NaHCO3分解，产生CO2气体，从而增加了熔体中的自由体积，分子链的运动空间增大，导致复合材料的熔体黏度降低;同时，气体在聚合物分子之间起到了隔离作用，可使分子间的相互作用力降低，熔体的黏度降低。因此，发泡剂为制备发泡淀粉/EVA复合材料提供了气泡向外膨胀的气体，且随着其添加质量分数的逐渐增加，产生的气体也逐渐增多，大大降低了复合材料的熔体黏度。
实验所得数据临近或通过已经建立的BP神经网络模型所得的预测值，即实验值与测试值是比较接近的，从而证明了所提出的模型是有效的。
6 结论
1)所建立的BP神经网络模型能较为准确地预测淀粉/EVA复合发泡材料中EVA添加质量分数、甘油添加质量分数、NaHCO3添加质量分数对其熔体黏度值的影响。
2)总的来说，EVA的添加质量分数、甘油的添加质量分数、NaHCO3的添加质量分数3因素都对淀粉/EVA复合发泡材料的熔体黏度具有一定的影响，但影响程度相差不大。相较而言，EVA的添加质量分数的影响较大，甘油的添加质量分数的影响次之，而NaHCO3的添加质量分数的影响较小。
3)随着EVA添加质量分数的逐渐增加，所制备的淀粉/EVA复合发泡材料的熔体黏度逐渐增加;而随着甘油添加质量分数和NaHCO3添加质量分数的逐渐增加，所制备的淀粉/EVA复合发泡材料的熔体黏度均逐渐下降。
【探讨基于BP神经网络的淀粉EVA复合发泡材料论文】相关文章：
4.关于复合材料论文