石墨烯/碳纳米管复合电热膜制备过程工艺优化及预测模型

目的本文利用响应面法和神经网络遗传算法对石墨烯/碳纳米管复合电热膜的固化工艺进行优化,并对2种方法的优化结果进行比较,为复合电热膜制备提供了最佳的工艺参数。方法通过单因素实验探讨浆料定量、固化温度和固化时间对复合电热膜体积电阻率的影响,在此基础上进行BB试验设计,在BB试验结果上进行响应面法(RSM)和BP神经网络分析及优化。结果单因素实验结果表示随电热膜定量增加,体积电阻率先下降后上升,随着固化温度的升高或固化时间增加,体积电阻率逐渐下降直至趋于稳定。对BB响应面法和GA-BP遗传神经网络法优化获得的最佳工艺进行实验验证,GA-BP遗传神经网络模型优化的结果相对误差较小为1.06%,因此得出最佳固化工艺参数:定量为0.056 g/cm^(2)、固化温度为85.71℃、固化时间为11.13 h。该研究结果对石墨烯碳纳米管复合电热膜的制备工艺具有参考价值。结论通过响应面方差分析表明,定量、固化温度和固化时间三因素对体积电阻率既有显著的线性影响,也有极其显著的平方影响。BP神经网络预测模型的准确性很好,可用于石墨烯/碳纳米管复合电热膜体积电阻率的预测。