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数据分析在共混物改性配方优化中的应用
文献摘要：
采用数据分析中的随机森林方法研究了 PP/POE/β-NA/ATP共混物的冲击性能优化问题.首先通过对现有的8组样本数据的学习训练测试完成模型调参,然后将8组样本的组分颗粒度下调,使各组分的含量在8组样本含量的范围内进行细化.通过对最终得出的1750组样本数据进行预测,挑选出最优的两组进行实验验证.所得实验结果与预测值较为相符,从而实现了在较少实验次数下筛选出更优的配方,极大地扩展了实验验证的数据通量,并有效节约了材料配方优化与筛选的成本与时间.进一步,将该数值分析方法推广至分析PVDF/BaTiO3复合材料的单轴拉伸取向度,所得预测结果与实验结果基本一致,验证了 Python数值分析方法在聚合物共混物配方优化中的普适性.
文献关键词：
POE;PP;共混改性;数据分析
中图分类号：
作者姓名：
宫蕾;王琦胜;刘振国;陈妍慧;夏伟龙
作者机构：
西北工业大学宁波研究院,宁波315000;西北工业大学柔性电子研究院,西安710000;西北工业大学化学与化工学院,西安710000
文献出处：
引用格式：
[1]宫蕾;王琦胜;刘振国;陈妍慧;夏伟龙-.数据分析在共混物改性配方优化中的应用)[J].高分子通报,2022(12):163-170
A类：
B类：
配方优化,随机森林方法,PP,POE,NA,ATP,冲击性能,性能优化,优化问题,学习训练,成模,颗粒度,挑选出,数据通,数值分析方法,PVDF,BaTiO3,单轴拉伸,拉伸取向,取向度,Python,聚合物共混物,共混改性
AB值：
0.354851
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