刘金月，祝宝东

（东北石油大学a.计算机与信息技术学院；b.化学化工学院，黑龙江 大庆 163318）

开发高性能的聚丙烯（PP）/蒙脱土（MMT）纳米复合材料在工程塑料领域具有良好的应用前景[1]。然而，强疏水性PP 基体和高极性MMT 表面之间的差异使其难以生产。为了解决这一问题，研究者们主要从以下两个方面开展工作：（1）对蒙脱土进行改性制备有机蒙脱土（OMMT），降低蒙脱土的表面极性并提高片层间距；（2）向该复合体系引入增容剂来增强蒙脱土与PP 基体间界面作用[1，2]。此外，在PP 中添加β 成核剂是制备β 晶型聚丙烯（β-PP）的有效手段，β-PP 比α 晶型聚丙烯（α-PP）展现出更高的韧性和延展性[3]。

BP 神经网络是一种多层前馈型网络模型，具有良好的非线性映射能力[4]。神经网络由输入层、一个或多个隐藏层、输出层组成，通过BP 算法，将预测值和标准值之间的误差从输出层到输入层反向逐层传播，在传播过程中，对各层神经元的连接权值和阈值进行更新，神经网络通过迭代“正向计算预测值-反向传播预测值和真实值的误差”这一过程，使误差逐渐收敛到可接受范围内，BP 神经网络达到学习目标，训练过程也随之结束。

本文采用熔融挤出法制备了β-PP/OMMT 纳米复合材料，考察了OMMT、β 成核剂和增容剂用量对复合材料力学性能的影响，并利用BP 神经网络将上述因素与复合材料的缺口冲击强度和弯曲强度进行关联建立模型，实现对该材料力学性能的预测。

1 实验部分

1.1 原料及仪器

PP（T30S 大庆石化分公司）；OMMT（DK-Ⅱ浙江丰虹黏土化工有限公司）；……