公开(公告)号：CN108250342B

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201810369494.9

申请日：2018-04-24

Applicant: 上海大学 ,  上海三爱富新材料科技有限公司

Inventor： 陆文聪 ,  赵洪涛 ,  卢凯亮 ,  吕蔚 ,  徐潇 ,  张庆

IPC: C08F214/26 ,  C08F214/28 ,  C08F2/01

Abstract: 本发明公开了一种聚全氟乙丙烯产品生产方法及系统。所述方法及系统根据所述熔融指数检测数据、所述生产原料配比和所述操作工艺参数建立聚全氟乙丙烯熔融指数分布范围的预报模型，并根据所述预报模型对所述生产原料配比和所述操作工艺参数进行优化，确定优化参数范围的过程不干扰生产、不更改设备且不需要中试；通过将所述初始原料配比、所述补加原料配比、所述初始原料加入量和所述补加原料加入量分别控制在优化范围内进行生产，可以将产品的熔融指数控制在用户指定的分布范围，有效提高聚全氟乙丙烯产品的生产合格率。

公开(公告)号：CN108250342A

公开(公告)日：2018-07-06

申请号：CN201810369494.9

申请日：2018-04-24

Applicant: 上海大学 ,  上海三爱富新材料科技有限公司

Inventor： 陆文聪 ,  赵洪涛 ,  卢凯亮 ,  吕蔚 ,  徐潇 ,  张庆

IPC: C08F214/26 ,  C08F214/28 ,  C08F2/01

CPC classification number: C08F214/26 ,  C08F2/01 ,  C08F214/28

Abstract: 本发明公开了一种聚全氟乙丙烯产品生产方法及系统。所述方法及系统根据所述熔融指数检测数据、所述生产原料配比和所述操作工艺参数建立聚全氟乙丙烯熔融指数分布范围的预报模型，并根据所述预报模型对所述生产原料配比和所述操作工艺参数进行优化，确定优化参数范围的过程不干扰生产、不更改设备且不需要中试；通过将所述初始原料配比、所述补加原料配比、所述初始原料加入量和所述补加原料加入量分别控制在优化范围内进行生产，可以将产品的熔融指数控制在用户指定的分布范围，有效提高聚全氟乙丙烯产品的生产合格率。

公开(公告)号：CN107092729A

公开(公告)日：2017-08-25

申请号：CN201710207487.4

申请日：2017-03-31

Applicant: 上海大学

Inventor： 刘太昂 ,  陆文聪 ,  纪晓波 ,  包新华 ,  张庆 ,  徐潇 ,  徐永鑫 ,  石丽

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06F17/5009 ,  G06F2217/80 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于人工神经网络快速预报Ni‑Mn‑Ga形状记忆合金转变温度的方法，包括以下步骤：1）收集若干个Ni‑Mn‑Ga形状记忆合金及其转变温度；2）收集Ni‑Mn‑Ga形状记忆合金其组成含量；3）以这些组成含量为自变量，以转变温度为因变量，采用人工神经网络算法建立Ni‑Mn‑Ga形状记忆合金及的转变温度的快速预报模型；4）根据建立的Ni‑Mn‑Ga形状记忆合金转变温度的快速预报模型和待检测的新的Ni‑Mn‑Ga形状记忆合及其组成含量，快速预报其转变温度。本发明方法不需要购买仪器，操作简单，成本低。在整个预测过程中个，不需要对样品进行化学、物理处理，不和破坏样品。不用到化学药品，对环境没有污染。

公开(公告)号：CN106202625A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610482390.X

申请日：2016-06-28

Applicant: 上海大学

Inventor： 刘太昂 ,  陆文聪 ,  张庆 ,  卢凯亮 ,  胡彪 ,  肖林辉 ,  徐潇

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于原子参数快速预报层状双金属氢氧化物层间距的方法，包括以下步骤：1）收集若干个已知的层状双金属氢氧化物及其层间距；2）结合元素周期表收集层状双金属氢氧化物中金属原子的原子参数；3）以这些金属原子参数为自变量，以层间距为因变量，采用人工神经网络算法建立层状双金属氢氧化物层间距的快速预报模型；4）根据建立的层状双金属氢氧化物层间距的快速预报模型和待检测的新的层状双金属氢氧化物的原子参数数据，快速预报其层间距。本发明具有简便快捷、低成本、不破坏样品、不污染环境等优点。