| 学位论文的主要创新点 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 麻纤维概述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 麻纤维的结构 | 第11页 |
| 1.2.2 麻纤维的化学成分 | 第11-14页 |
| 1.3 麻纤维化学成分与其力学性能关系 | 第14-15页 |
| 1.4 灰色分析与Back Propagation人工神经网络 | 第15-17页 |
| 1.4.1 灰色系统 | 第15-16页 |
| 1.4.2 Back Propagation人工神经网络 | 第16-17页 |
| 1.5 课题研究内容及意义 | 第17-19页 |
| 第二章 洋麻纤维化学成分含量测试与分析 | 第19-31页 |
| 2.1 实验原料及设备 | 第19-23页 |
| 2.1.1 洋麻纤维原料 | 第19页 |
| 2.1.2 实验方法及设备信息 | 第19-23页 |
| 2.2 测试结果与分析 | 第23-29页 |
| 2.2.1 洋麻纤维化学成分测试结果及分析 | 第23页 |
| 2.2.2 洋麻纤维FTIR测试结果与分析 | 第23-24页 |
| 2.2.3 洋麻纤维XPS测试结果与分析 | 第24-29页 |
| 2.3 小结 | 第29-31页 |
| 第三章 洋麻纤维化学成分与其各项性能间的灰关联分析 | 第31-49页 |
| 3.1 实验原料及设备 | 第31-34页 |
| 3.1.1 洋麻纤维原料 | 第31页 |
| 3.1.2 实验方法及设备信息 | 第31-34页 |
| 3.2 测试结果及分析 | 第34-38页 |
| 3.2.1 工艺纤维及束纤维拉伸强度分析 | 第34-35页 |
| 3.2.2 工艺纤维及束纤维结晶度、取向度分析 | 第35-37页 |
| 3.2.3 工艺纤维摩擦系数结果分析 | 第37-38页 |
| 3.2.4 束纤维比表面积结果分析 | 第38页 |
| 3.3 洋麻纤维化学成分与各项性能灰关联分析 | 第38-44页 |
| 3.3.1 灰关联分析方法 | 第38-41页 |
| 3.3.2 洋麻化学成分与各项性能的灰关联分析 | 第41-44页 |
| 3.4 洋麻纤维化学成分与拉伸强度的灰色模型 | 第44-47页 |
| 3.4.1 数据初始化处理 | 第44-45页 |
| 3.4.2 累加生成数据及建立数据矩阵 | 第45-46页 |
| 3.4.3 灰色模型GM(1,7)的建立 | 第46-47页 |
| 3.5 小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于化学成分含量的洋麻纤维拉伸强度预测模型的构建 | 第49-59页 |
| 4.1 预测样本准备 | 第49-51页 |
| 4.1.1 实验原料、方法及设备 | 第49-50页 |
| 4.1.2 模型构建样本用纤维化学成分含量测试结果 | 第50-51页 |
| 4.1.3 模型构建样本用纤维拉伸强度测试结果 | 第51页 |
| 4.2 基于化学成分含量的洋麻纤维拉伸强度预测模型的构建 | 第51-56页 |
| 4.2.1 预测模型的选择 | 第51-52页 |
| 4.2.2 Back Propagation神经网络 | 第52-54页 |
| 4.2.3 Back Propagation神经网络参数设计原则 | 第54-55页 |
| 4.2.4 Back Propagation神经网络预测模型的构建 | 第55-56页 |
| 4.3 基于化学成分含量的洋麻纤维拉伸强度预测模型的扩展 | 第56-57页 |
| 4.4 小结 | 第57-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 结论 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 硕士期间发表论文和参加科研情况 | 第67-69页 |
| 附录 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
