结合水生和陆生木质纤维素纤维的 E 玻纤/环氧混杂复合材料的数据驱动设计，以实现平衡的机械性能和耐湿性能 开放获取

《Materials Advances》：Data-driven design of E-glass/epoxy hybrid composites incorporating aquatic and terrestrial lignocellulosic fibers for balanced mechanical and moisture-resistant performanceOpen Access

　　

开发轻质、可持续且机械性能可靠的聚合物复合材料需要采用混合增强策略，以减轻天然纤维的湿敏性和性能变异性。本研究提出了一种集成实验 - 统计 - 机器学习框架，用于设计和优化 E 玻璃纤维/水葫芦 - 黄麻 - 香蕉 - 槟榔纤维增强环氧混合复合材料。采用响应面法设计了 40 种手糊层压板配方，通过改变六种组分输入：树脂、E 玻璃纤维、水葫芦、黄麻、香蕉和槟榔纤维含量。对复合材料进行了拉伸强度、弯曲强度、硬度、缺口伊佐德冲击强度和吸水率评估，随后对优化配方进行了 FESEM、FTIR、XRD、DSC 和 TGA/DTA 表征。在层次分析法排名支持下的多响应合意性优化确定了最佳组分：68 wt.% 树脂、20.50 wt.% E 玻璃纤维、4.50 wt.% 水葫芦、2.50 wt.% 黄麻、3.00 wt.% 香蕉和 1.50 wt.% 槟榔纤维。优化后的复合材料实现了 55.73 MPa 的拉伸强度、62.05 MPa 的弯曲强度、52 HRR 的硬度、14.04 kJ/m2的冲击强度和 1.42% 的吸水率，总体合意度为 0.998。在评估的机器学习模型中，人工神经网络在研究的组分范围内显示出最佳的预测性能，达到 R2 = 0.9915 和 MAPE = 1.39%。FESEM、FTIR、XRD、DSC 和 TGA/DTA 分析证实了致密的形态、有效的纤维 - 基体相互作用、富含纤维素结晶域的保留以及高达约 260°C 的热稳定性。总体而言，所提出的框架为将水生生物质和农业残留物转化为有前景的耐湿半结构混合复合材料提供了一条可扩展的途径。

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? 2026 作者。由皇家化学会出版

2026

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