杜武青，刘颖慧，赵晴，王莹，马达兵



聚酯玻璃钢大气老化力学性能BP人工神经网络预报模型的建立

杜武青1，刘颖慧1，赵晴2，王莹1，马达兵3

（1.北京理工大学珠海学院 材料与环境学院，广东 珠海 519085；2.南昌航空大学 材料科学与工程学院，南昌 330063；3.中国人民解放军91515部队，海南 三亚 572016）

目的准确地分析并建立起一个老化模型，探究不饱和聚酯玻璃钢在大气环境中的条件与老化性能的变化联系。方法在气象数据的基础上分别分析不饱和聚酯玻璃钢在不同季节不同大气环境下各种力学性能的变化，利用数学建模的人工智能方法-BP神经网络进行建模。结果实际值与预测值有很好的一致性，模型精确度也较高。结论此预报模型可比较精确地评价不饱和聚酯玻璃钢在大气中的老化行为。

不饱和聚酯玻璃钢；大气老化；人工神经网络

不饱和聚酯玻璃钢具有质量轻、强度高、耐腐蚀性能好、电性能好、成本低和工艺性能良好等优点，是可普遍适用于人们生活中的一类高分子材料，但弹性模量低、长期耐温性差及层间剪切强度低等不足也是使用玻璃钢时不可忽视的因素[1]。随着玻璃钢在大气环境中的广泛使用，其中老化现象尤为突出。最为明显的现象包括：玻璃钢表面的颜色发生变化，表面的树脂发生脱落，各种力学性能逐渐下降，最终出现老化现象，即丧失了其使用的价值[2]。因此，为了使得不饱和聚酯玻璃钢在大气环境下更安全更长久的使用，研究玻璃钢的老化问题渐渐成为了人们关注的焦点。……