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基于考虑了悬垂链的橡胶弹性统计模型,通过引入应变放大因子,建立了硅橡胶纳米复合材料的基于微观机制的本构关系,其中利用硅橡胶分子信息(分子量M、乙烯基含量wt_(Vi)%)、乙烯基反应程度(q)估算获得本构方程中的交联点间链段分子量(Mc),网络链(network strands)体积分数(Φ)等参数,通过拟合确定了与纳米粒子相关的部分参数(初始应变放大因子X_0,极限应变放大因子X_∞,衰减因子z),对掺杂白炭黑的单组分及长短链配合硅橡胶拉伸应力-应变数据进行拟合,在采用相同X_∞,z值情形下,拟合曲线仍能与实测值符合较好(拟合的Adj.R-Square值分别为0.99576、0.99596)。基于微观物理机制的本构关系能够成为联系微观分子结构参数与宏观应力的桥梁,本文工作有望为更有针对性地改进和优化硅橡胶的性能提供依据。 相似文献
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本文针对硅橡胶泡沫的应力松弛实验数据,基于二阶Prony级数,采用非线性回归分析方法(曲线拟合法)、基于Wiener过程的贝叶斯方法、基于Gamma过程的贝叶斯方法进行参数估计从而分别建立预测模型,通过对比三种建模方法的预测值与实验值的偏差,比较了三种建模方法的效果。结果发现,采用曲线拟合的方法进行参数估计,其预测偏差要大于基于Wiener、Gamma随机过程的贝叶斯方法,表明由于考虑了性能退化过程存在的不可避免的随机性,随机过程模型可以更好地预测硅橡胶泡沫的应力松弛趋势,同时由于应力松弛过程是单调增加的,基于非负的Gamma过程的随机过程模型的预测偏差要小于基于Wiener过程的模型。本文工作可为基于高分子材料性能退化数据的退化预测模型的建模提供一种较好的参数估计方法,有助于提高预测结果的准确性。 相似文献
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