化学改性竹纤维力学性能的神经网络与响应面法对比建模及预测研究

来自国内的研究人员针对竹纤维改性材料力学性能预测难题，创新性地采用人工神经网络(ANN)与响应面法(RSM)进行对比建模研究。通过建立化学处理参数与力学性能的定量关系模型，实现了竹纤维抗拉强度、弹性模量等关键指标的精准预测，为生物质材料的智能化设计提供了新方法。

　　

这项突破性研究聚焦于化学改性竹纤维的力学性能预测难题，巧妙地将人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)与响应面法(Response Surface Methodology, RSM)两大智能建模技术进行对比分析。研究人员通过系统设计实验方案，精确测量了不同化学处理条件下竹纤维的抗拉强度(tensile strength)和弹性模量(elastic modulus)等核心力学参数。

研究团队构建了包含隐含层(hidden layer)的ANN模型，采用反向传播算法(backpropagation)进行训练，同时建立了二次多项式回归的RSM模型。通过决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)等指标验证发现，ANN模型在预测精度上显著优于传统RSM方法，特别是在处理非线性关系时表现出更强的适应性。

该研究首次实现了竹纤维化学处理参数(如NaOH浓度、处理时间)与力学性能的智能化映射，为生物质复合材料(biomass composite)的计算机辅助设计提供了新思路。研究成果对推动可持续材料开发具有重要意义，其建立的预测模型可直接应用于竹纤维增强复合材料(FRC)的工业化生产质量控制。