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聚丙烯酸酯水性涂料性质预测及耐水性多尺度建模

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聚丙烯酸酯水性涂料性质预测及耐水性多尺度建模
论文目录
 
内容提要第1-9 页
第1章 前言第9-25 页
  · 水性涂料第9-10 页
  · 人工神经网络简介第10-14 页
    · BP 神经网络模型结构第11-12 页
    · BP 神经网络模型算法第12-13 页
    · 人工神经网络BP 算法的实现及应用第13-14 页
  · 分子模拟简介第14-20 页
    · 分子力场第15-18 页
    · 边界条件第18-20 页
  · 多尺度简介第20-22 页
  · 本论文研究的内容及意义第22-25 页
第2章 涂膜性质的多目标同时预测第25-41 页
  · 前言第25 页
  · 实验部分第25-28 页
    · 实验材料第25-26 页
    · 涂膜的制备第26 页
    · 涂膜性质的检测第26-28 页
    · 多目标同时预测程序的编写第28 页
  · 结果与讨论第28-39 页
    · 网络结构的建立第28-31 页
    · 多目标网络预测准确度的评估第31-32 页
    · 输入层数据的预处理第32-33 页
    · 隐含层节点数的选择第33-34 页
    · 学习率的选择第34-35 页
    · 隐含层层数的选择第35-37 页
    · 多目标同时预测结果第37-39 页
  · 本章小节第39-41 页
第3章 聚合物膜材料饱和吸水率建模第41-61 页
  · 前言第41 页
  · 实验部分第41-43 页
    · 试剂及实验仪器第41-42 页
    · 乳液及涂膜的制备第42 页
    · 膜材料饱和吸水率的测定第42-43 页
  · 水分子扩散系数的分子动力学模拟第43-45 页
    · 模型的建立第43-44 页
    · 扩散系数的计算第44-45 页
  · 结合能的计算第45-49 页
    · 模型的建立第46-48 页
    · 结合能的计算第48-49 页
  · 结果与讨论第49-59 页
    · 亲疏水性单体配比对饱和吸水率的影响第49-53 页
    · 扩散系数的模拟结果第53-55 页
    · 聚合物膜饱和吸水率与结合能的关系第55-56 页
    · 水性官能度的计算第56-57 页
    · 膜的耐水性建模第57-59 页
  · 本章小节第59-61 页
第4章 颜料对膜材料耐水性影响的研究第61-71 页
  · 前言第61-63 页
    · 常用颜料第61-62 页
    · 颜料体积浓度第62-63 页
    · 杨氏公式与接触角第63 页
  · 实验部分第63-64 页
    · 试剂及实验仪器第63-64 页
    · 颜料压片及接触角的测量第64 页
    · 乳液固含量的测量第64 页
  · 颜料与乳液相互作用的分子动力学模拟第64-66 页
    · 模型的建立第64-66 页
    · 单位面积结合能的计算第66 页
  · 结果与讨论第66-70 页
    · 三种颜料片对乳液的接触角的变化第66-68 页
    · 颜料界面结合能的计算第68-69 页
    · 模拟结果与实验结果的比照第69-70 页
  · 本章小节第70-71 页
第5章 膜材料耐水性的多尺度建模第71-91 页
  · 前言第71-72 页
  · 多尺度关联模型的设计第72-77 页
    · 定义,关系及相互影响第72-73 页
    · 费克第二扩散定律的应用第73-76 页
    · 假设第76-77 页
  · 实验部分第77-78 页
  · 结果与讨论第78-90 页
    · 膜厚度对膜材料耐水性的影响第78-79 页
    · 水分子扩散系数对膜材料耐水性的影响第79-81 页
    · 饱和吸水率对膜材料耐水性的影响第81-83 页
    · 温度对膜材料耐水性的影响第83-86 页
    · 影响因素的排序第86-88 页
    · 模拟结果与实验结果对比第88-90 页
  · 本章小节第90-91 页
第6章 多尺度关联模型可视化界面开发第91-101 页
  · 前言第91 页
  · 可视化系统的构造第91-97 页
    · 系统界面第91-92 页
    · 基本参数的设置第92-94 页
    · 性能参数的确定第94-96 页
    · 耐水性的计算第96-97 页
    · 耐沾污性的计算第97 页
  · 可视化系统的应用第97-100 页
    · 预测涂膜厚度对耐水性的影响第97-98 页
    · 预测环境温度对耐水性的影响第98-99 页
    · 预测颜料种类及用量对耐水性的影响第99-100 页
  · 本章小节第100-101 页
第7章 结论与展望第101-103 页
  · 研究结论第101 页
  · 进一步工作展望第101-103 页
参考文献第103-113 页
攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果第113-116 页
致谢第116-117 页
摘要第117-119 页
Abstract第119-121 页

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