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BP神经网络在纤维素纳米纤维中的应用

李树旺  
【摘要】:纤维素作为绿色环保的高分子材料,属于可再生资源,其可降解性和来源广泛的优点,符合当今绿色发展的需求。静电纺丝可以直接连续的制备聚合物纳米纤维,所制备的纳米纤维具有比表面积大、形貌与直径可控、功能性突出等优点,在高效过滤材料、柔性可穿戴传感器、超级电容器以及具有导电、发光等功能性的产品上有着广泛的应用。结合两者的优点,用静电纺丝技术制备纤维素纳米纤维,使纤维保留纤维素本身的优良特性,同时又具有纳米纤维的功能,那么所制备的产品将具有重要的应用价值。然而,纤维素直接静电纺丝制备纳米纤维却面临着很大的难题。本论文首先将BP神经网络模型与静电纺丝工艺相结合,基于聚酯等17种聚合物和相应的100组聚合物溶液体系的实验数据和实际静电纺丝的结果,建立了一种能够对聚合物静电纺丝成纤结果进行预判的理论模型。其中聚合物结构参数(溶度参数)、聚合物溶液特征参数(黏度、表面张力、电导率)作为输入量。再通过剩余的65组聚合物纺丝溶液体系的验证,该理论模型的准确率达到了81%。为了验证模型的实用性,又用聚氧化乙烯等3种聚合物和相应的12组聚合物溶液体系的测试数据和实验结果做了进一步验证。该模型为后来纤维素纳米纤维的制备提供了理论基础,同时节省了实验时间。其次,将建立的BP神经网络理论模型对纤维素静电纺丝溶液的特性参数和结构参数进行理论模拟。通过理论模型对纺丝结果的理论计算以及纺丝的实际结果,寻找出最适合静电纺丝的纤维素种类,并快速确定聚合度(DP)与可纺浓度范围。通过纤维素静电纺丝溶液的流变性能测试,得到纺丝效果最好的质量百分比在2.6%-2.9%之间,并探究了最佳的纺丝温度为65℃。根据纤维素静电纺丝溶液的理论模拟和流变性能的测试,选择DMAc/LiCl为溶剂体系对纤维素进行溶解,通过静电纺丝技术制备出纳米纤维。根据样品的SEM照片表明所制备的纤维表面光滑,纤维的平均直径为400 nm。通过TG和拉伸测试结果表明所制备的纤维素纳米纤维有很好的耐热性和力学性能。


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