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可溶性聚酰亚胺低聚物改性双马来酰亚胺树脂的研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第12-23页
    1.1 引言第12-14页
    1.2 BMI树脂增韧改性研究进展第14-18页
        1.2.1 柔性链段增韧第14-15页
        1.2.2 链增长增韧第15-16页
        1.2.3 多元共聚体系增韧第16-18页
    1.3 双马树脂固化动力学的研究第18-20页
    1.4 人工神经网络第20-22页
    1.5 选题背景及意义第22页
    1.6 本论文主要创新点第22-23页
第二章 可溶性聚酰亚胺低聚物的合成与表征第23-35页
    2.1 引言第23页
    2.2 实验部分第23-27页
        2.2.1 实验所用主要原料与设备第23-24页
        2.2.2 样品的制备第24-26页
        2.2.3 测试与表征第26-27页
    2.3 结果与分析第27-34页
        2.3.1 红外图谱第27-29页
        2.3.2 XRD检测第29-32页
        2.3.3 分子量第32-34页
        2.3.4 溶解性第34页
    2.4 本章小结第34-35页
第三章 双马来酰亚胺树脂的凝胶特性和粘度特征第35-50页
    3.1 引言第35页
    3.2 实验部分第35-37页
        3.2.1 实验原料与设备第35-36页
        3.2.2 改性双马来酰亚胺树脂体系的制备第36页
        3.2.3 树脂凝胶测试第36-37页
        3.2.4 树脂体系粘度测试第37页
    3.3 结果与讨论第37-49页
        3.3.1 新型双马来酰亚胺树脂的凝胶特性第37-41页
        3.3.2 改性双马来酰亚胺树脂的粘度特性第41-46页
        3.3.3 等温化学流变模型的建立第46-49页
    3.4 本章小结第49-50页
第四章 改性树脂体系的固化动力学研究第50-61页
    4.1 引言第50页
    4.2 实验部分第50-51页
        4.2.1 实验原料及设备第50-51页
        4.2.2 改性树脂体系制备第51页
        4.2.3 改性双马来酰亚胺树脂树脂的DSC测试第51页
    4.3 结果与讨论第51-59页
        4.3.1 改性树脂体系固化反应活化能的计算第51-57页
        4.3.2 改性双马来酰亚胺树脂体系化机理函数的确定第57-59页
    4.4 本章小结第59-61页
第五章 人工神经网络及遗传算法对实验结果模拟与分析第61-75页
    5.1 引言第61-62页
    5.2 BP神经网络第62-65页
        5.2.1 BP神经网络的特点第62-63页
        5.2.2 人工神经网络的建立第63页
        5.2.3 处理样本数据第63-64页
        5.2.4 人工神经网络结构第64-65页
    5.3 遗传神经网络第65-68页
        5.3.1 遗传算法的基本原理第65-66页
        5.3.2 遗传算法的基本要素第66-67页
        5.3.3 .遗传算法的实现第67-68页
    5.4 人工神经网络可行性分析第68-74页
        5.4.1 MeHHPPA/海因环氧树脂流变性分析与预测第69-72页
        5.4.2 BP人工神经网络的预测结果与分析第72-73页
        5.4.3 遗传算法结果分析第73-74页
    5.5 本章小结第74-75页
第六章 改性树脂体系的力学性能第75-86页
    6.1 引言第75页
    6.2 实验原料与仪器第75-76页
        6.2.1 实验原料第75页
        6.2.2 实验仪器第75-76页
        6.2.3 浇铸体的制备第76页
    6.3 固化物的测试性能第76-77页
        6.3.1 固化物的力学性能测试第76-77页
    6.4 结果与讨论第77-84页
        6.4.1 冲击强度测试第77-80页
        6.4.2 弯曲强度测试第80-82页
        6.4.3 拉伸强度测试第82-84页
    6.5 冲击端口扫描分析第84-85页
    6.6 本章小结第85-86页
7 结论第86-87页
参考文献第87-95页
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果第95-96页
致谢第96-97页

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