基于极限学习机的橡胶配方性能预测

作者：曾宪奎; 张杰; 冯翰林; 曾佳; 高远昊; 鲍丽苹

来源：合成材料老化与应用, 2019, 48(02): 5-18.

DOI：10.16584/j.cnki.issn1671-5381.2019.02.002

• 极限学习机(ELM)
• 神经网络
• 橡胶配方
• 性能预测

以三元乙丙橡胶(EPDM)胶料配方和天然橡胶(NR)胶料配方为例,将配方中各组分的用量作为输入,硫化橡胶的基本物理机械性能作为输出,建立了基于极限学习机(ELM,extreme learning machine)神经网络的配方性能预测模型,并给出两种配方的预测结果和相对误差。结果表明,ELM神经网络模型能够准确预测出EPDM配方和NR配方硫化橡胶的基本物理机械性能,且平均相对误差在7%以内,具有较高的预测精度。

• 单位
  青岛科技大学; 西南交通大学; 机电工程学院