声明
第1 章 绪论
1.1 研究意义
1.1.1 高分子材料表面光泽度
1.1.2 高分子材料表面形貌与光泽度的关系
1.2 研究现状
1.2.1 高分子材料表面光泽度研究现状
1.2.2 高分子材料表面形貌与光泽度的关系研究现状
1.2.3 神经网络方法多变量关系分析研究现状
1.3 现有研究的不足和研究计划
1.3.1 现有研究不足
1.3.2 研究计划
第2 章表面形貌与光泽度关系的实验和分析方法
2.1 实验材料和方法
2.1.1 材料和刮擦实验
2.1.2 光泽度测量
2.1.3 表面形貌和形貌参数测量
2.2 形貌参数与光泽度的皮尔逊相关性分析
2.3 形貌参数与光泽度关系的神经网络分析模型
2.3.1 BP神经网络模型
2.3.2 RBF神经网络模型
2.4 本章小结
第3 章高光聚碳酸酯表面形貌参数与光泽度的关系分析1
3.1 高光聚碳酸酯刮擦实验结果
3.1.1 聚碳酸酯表面损伤程度对光泽度的影响
3.1.2 聚碳酸酯表面损伤的微观形貌分析
3.2 高光聚碳酸酯表面形貌参数与光泽度的皮尔逊相关性分析
3.3 高光聚碳酸酯表面形貌参数与光泽度的神经网络分析
3.3.1 BP神经网络训练和预测结果
3.3.2 RBF神经网络训练和预测结果
3.3.3 BP和 RBF神经网络对比分析
3.3.4 RBF神经网络的敏感性分析
3.4 本章小结
第4 章哑光聚氯乙烯表面形貌参数与光泽度的关系分析
4.1 哑光聚氯乙烯刮擦实验结果
4.1.1 聚氯乙烯表面损伤程度对光泽度的影响
4.1.2 聚氯乙烯表面损伤的微观形貌分析
4.2 哑光聚氯乙烯表面形貌参数与光泽度的皮尔逊相关性分析
4.2.1 垂直和平行方向的相关性分析
4.2.2 同时考虑垂直和平行方向的相关性分析
4.3 哑光聚氯乙烯表面形貌参数与光泽度的神经网络分析
4.3.1 分别对垂直和平行方向进行 RBF神经网络分析
4.3.2 考虑方向性参数的 RBF神经网络分析
4.3.3 RBF神经网络的敏感性分析
4.4高光和哑光材料表面形貌参数与光泽度的关系对比
4.4.1 表面形貌参数相关性的对比分析
4.4.2 同时考虑高光与哑光材料表面形貌参数的神经网络分析
4.5 本章小结
结论与展望
结论
展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文和参加科研项目情况
附录
西南交通大学;
