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基于BP神经网络的高温快速固化环氧树脂胶膜制备-性能模型预测*

2021-10-28邵康宸史洪源陈文静张咏军

合成材料老化与应用 2021年5期
关键词:胶膜环氧环氧树脂

邵康宸,史洪源,陈文静,张咏军

(西安航空职业技术学院 航空材料工程学院,陕西西安710089)

现代信息科技与工业正在飞跃式的发展,人口也越来越稠密化分布,环境污染问题日益凸显。因此,绿色无污染的胶粘剂的研发已显得十分紧迫。绿色胶粘剂对人体无害,也不会污染我们所生活的环境,能够较好地满足“安全、环保、健康”这三个特性。因此,低毒性胶、固体胶以及无溶剂胶这三种类型的胶黏剂,必将成为未来该行业的发展趋势[1]。环氧树脂胶粘剂的环保性较高,在世界范围内得到了广泛性的应用以及深度的研发[2]。它因生产程序简单、固化速度快、包装简便、储存方便、绿色环保无污染等优势受到广泛青睐。

在制备高温快速固化环氧树脂胶膜时,影响胶膜性能的主要因素有增韧剂聚氨酯的含量、固化剂双氰胺的含量、固化温度、固化时间。通常使用均匀试验或正交试验确定最佳的工艺参数,所以存在较多测试数据和繁重的工作量。人工神经网络技术能够在一定程度上模拟人脑并实施一些智能行为,拥有自我学习、自我适应、自我组织、容错性高等特征,属于一种高度非线性的处理,在函数关系问题的解决方法上并不明显,能够较为准确地面对复杂的非线性过程建立数学模型[3]。但是,当前有关人工神经网络技术对高温快速固化环氧树脂胶膜工艺与性能关系的研究较少。

本文根据正交试验,借助反向传播(BP)的神经网络技术[4],设计不同的工艺参数对环氧树脂胶膜粘结强度影响的网络模型,此模型能够较好地对其性能实施预测与分析,大大优化了其工艺参数,在更深层次上借助此项制备工艺优化了环氧树脂胶膜,并对其结构以及热稳定进行了表征分析。

1 试验部分

1.1 试验原料

双酚A型环氧树脂(EP128、EP301),工业级,长兴化学材料有限公司;双氰胺,工业级,日本味之素精细化学公司;聚氨酯(PU),工业级,北京德沃特化工科技有限公司;咪唑,工业级,德国德固萨公司;硅微粉,工业级,西安三浦精细化工厂;丙酮,分析纯,西安三浦精细化工厂。

1.2 试验仪器

WQF-310型傅里叶变换红外光谱仪, 北京第二光学仪器厂;WDWDZE-50型微机控制电子万能试验机,济南市宏远机械厂;TGAQ-50型热失重分析仪,美国TA公司; 2910Modulated 型差示扫描量热分析仪,美国 TA 公司。

1.3 试验制备

将双酚A环氧树脂根据m(128)与m(301)等量的原则在90~100 ℃的温度下混合后,将固化剂、促进剂、填料、增韧剂等投入其中并搅拌均匀,随后使其均匀地覆盖在离型PET薄膜上,在60℃的温度下烘烤成膜,在一定温度和一定时间下固化以后,测试相关性能,以此作为评价指标,优化并选出制备高温快速固化环氧胶膜的最优工艺参数与各组成的含量。

1.4 测试与表征

(1)粘接强度:执行GB/T 14074.10-1993,使用万能试验机进行测量(铁板基板尺寸为100cm × 30cm ×0.3cm,施胶面积为3cm×3cm,平均5组样品的数值)。

(2)结构特征:使用红外光谱(FT-IR)进行表征(扫描信号以4cm-1的分辨率累积16次,并将产物直接直接压片,最终成样)。

(3)剪切强度:根据 GB/T 7124 -2008, 采用万能电子试验机 WSM- 20KN(长春市智能仪器设备有限公司)进行测试。

2 结果与讨论

2.1 正交试验

实验条件:环氧树脂胶膜。本试验中,将环氧树脂胶膜的粘结性能(R/MPa)作为考察指标。环氧树脂胶膜的粘结强度与其粘结性能呈正相关,即粘结强度越大,粘结性能越好。选取对环氧树脂胶膜的粘结性能有较大影响的增韧剂PU的含量(A/%)、固化剂双氰胺的含量(B/%)、固化温度(T/℃)以及固化时间(t/s)作为变化因素,并利用L9(34)正交表进行正交试验[5],正交试验水平和因素选择见表1,正交试验的结果见表2,极差结果分析见表3。

表1 正交试验因素和水平表Table 1 Levels and factors of the orthogonal test

表2 正交试验结果表Table 2 Results of the orthogonal test

表3 正交试验结果极差分析表Table 3 Range analysis of orthogonal test results

由表2看出,工艺参数的选择对环氧树脂胶膜的粘结强度有着较为明显影响,其中第7组工艺水平组合(A3B1T3t2)所得数值最大,为40.22 MPa。由表3的极差R可以看出,四个因素对此种类型的树脂膜的粘结强度影响程度由大到小分别为:固化温度>聚氨酯含量>双氰胺含量>固化时间。经过综合分析,最终得出:PU含量为30%,双氰胺含量为10%,固化温度为230℃,固化时间为120s,最优工艺组合为(A3B2T3t2)。因为这一工艺组合在本次正交试验当中并未出现,所以对该工艺组合需要再进行相关验证。

2.2 BP网络模型的确定

BP网络是应用范围最为广泛、技术最为成熟的人工神经网络,能在一定程度上快速处理复杂的非线性系统。BP网络通常分为正向和反向传播,并且由三层结构组成:输入层、输出层、隐藏层[6]。激励函数对其产生一定的作用,实验数据通过输入层逐渐传播至隐藏层和输出层,如果没有获得期望值,就进入了反向传播程序,通过数次校正阈值与权值,结果得出输出值在允许的误差范围之中。

有诸多因素影响环氧树脂胶膜的粘结强度,如增韧剂PU的含量(A/%)、固化剂双氰胺的含量(B/%)、固化温度(T/℃)以及固化时间(t/s)等。本研究确定环氧树脂胶膜中PU的含量(A/%)、双氰胺的含量(B/%)、固化温度(T/℃)以及固化时间(t/s)四个因素为输入样本,环氧胶膜粘结强度为输出样本,最终确定隐含层为9个。如图1所示。

图1 BP网络结构模型图Fig. 1 The architecture of the BP ANN model

2.3 网络训练与预测

2.3.1 数据的处理

确定输入样本与输出样本后,通过premnmx对其实施归一化处理,使所有结果介于0-1之间,数据通过仿真和训练之后,最后将其实施反归一化处理[7]。

2.3.2 网络训练与预测

本研究通过学习率可变的动量BP神经网络算法,采用的训练函数为-traingdx,采用的隐层函数为可微的双曲正切函数-tansig,采用的隐含层与输出层均为线性函数-purelin。训练的整个过程当中,最大训练次数设置为1000,学习率设置为0.05。

如表4所示,实验值和预测值契合度较高,相对误差较小,表明该模型较好的反应出输入值与输出值二者之间的对应关系。进行137次的有效迭代之后,最终得到较为稳定的网络,可通过这一网络预测环氧树脂胶膜粘结强度的性能,并为最优工艺提供较为可信的依据,BP神经网络实验值与预测值的比较如图2所示。BP神经网络实验值与预测值的拟合曲线如图3所示,其相关系数为R=0.99875。

表4 BP神经网络模型预测值与实验值的比较Table 4 Comparison of experimental data with predicted values by BP ANN

图2 试验值和预测值的比较Fig. 2 Comparison of experimental data with predicted values

图3 试验值和预测值的拟合曲线Fig. 3 Experimental values and curve fitting of predicted values

2.3.3 BP网络的预测

经过BP神经网络有效训练,可通过正交试验预测81个不同工艺水平组合。依据不同工艺参数组合,可以得出环氧胶膜粘结强度变化曲线,如图4所示。

图4 BP神经网络预测结果Fig. 4 Prediction results of BP neural network

由图4可以看出,BP网络的预测曲线呈现相应的起伏,说明不同工艺参数下的组合的确对环氧胶膜的粘结强度有着显著的影响。BP网络预测曲线最高点是第62组工艺组合(A3B2T3t2),此工艺组合得到粘结强度为值39.5817MPa(处理后的结果),此预测值与实际测试结果40.22MPa并无显著差异,此参数组合对应的工艺条件为PU含量为30%,双氰胺含量为10%,固化温度为230℃,固化时间为120s。

本文以对准试验的正交试验结果(表3、表4)为参考进行分析,将工艺组合(A3B2T3t2)初步确定为最优工艺组合,表明正交试验同BP神经网络之间存在彼此相关性。因为BP神经网络易于陷入部分最小值,所以本文所选择的值是否为全部的最佳值还有待商榷,这就要求我们再多选择几组数据开展相应的研究与分析。由图4可以看出,还有另外5个工艺组合在相对位置的极大值点处,它们分别是第8组(A2B1T2t2),第17组(A2B1T3t1)、第35组(A3B1T2t2)、第54组(A3B1T3t2)以及第72组(A3B2T2t3),其输出的预测值分别为39.3630MPa、39.1150MPa,39.4793MPa、39.4534MPa以及39.1788MPa,可以看出此五组粘结强度值均小于第62组工艺组合的粘结强度。因此,综合考虑,可以确定第62组工艺组合(A3B2T3t2)为最佳工艺,所制备的环氧胶膜粘结强度最好。

2.4 环氧胶膜的FT-IR分析

通过BP神经网络优化工艺组合(A3B2T3t2)制备环氧树脂胶膜,PU含量为30%,双氰胺含量为10%,固化温度为230℃,固化时间为120s,制备的胶膜固化后的红外光谱如图5所示。

图5 固化环氧胶膜的FT-IR谱图Fig. 5 FT-IR curve of curing epoxy film

从图6可以看出,C-H 的面内弯曲振动、面外弯曲的振动吸收峰分别在1228cm-1和821cm-1处;-CH3、-CH2-的伸缩振动特征吸收峰在2946cm-1处;苯环骨架的振动吸收峰在1608~1511 cm-1处;为C-O的振动收缩吸收峰在1180cm-1处;环氧基团的特征吸收峰在908 cm-1处,从图中可以看出此处的特征吸收峰已基本消失,说明采用制备环氧树脂胶膜的最佳工艺参数,PU含量为30%,双氰胺含量为10%,固化温度为230℃,固化时间为120s,环氧胶膜在此固化条件下已基本固化完全。

3 结语

(1)根据正交试验,建立了一种高温快速固化环氧树脂胶膜工艺-性能关系BP网络模型,此模型所得预测值与试验值曲线拥有较高的契合度,所得误差较小,最大误差不超过3%,相关系数为0.99875。

(2)通过BP神经网络优化的制备高温快速固化环氧树脂胶膜最佳工艺条件为:增韧剂PU含量为30%,固化剂双氰胺含量为10%,固化温度为230℃,固化时间为120s。

(3)采用BP神经网络优化工艺制备的环氧树脂胶膜具有粘结强度高、固化速度快的优异性能。

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