復(fù)合導(dǎo)電高分子材料微觀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型及其導(dǎo)電行為研究.pdf

1、復(fù)合導(dǎo)電高分子材料微觀結(jié)構(gòu)模型的構(gòu)建及其導(dǎo)電機(jī)理是目前新型材料領(lǐng)域主要的研究?jī)?nèi)容。在現(xiàn)有的導(dǎo)電模型中，基本上是把滲流閾值作為參量融入其中，而關(guān)鍵的滲流閾值求解方式卻沒(méi)有給出。由于影響復(fù)合導(dǎo)電高分子材料導(dǎo)電特性的因素眾多，使得從實(shí)驗(yàn)上分別對(duì)各個(gè)影響因素進(jìn)行試驗(yàn)分析比較具有很大的盲目性。如果能夠預(yù)知復(fù)合導(dǎo)電高分子材料的滲流閾值并得出最小滲流閾值對(duì)應(yīng)的材料參數(shù)、結(jié)構(gòu)形貌，那么就可以最大限度地減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)，降低實(shí)驗(yàn)成本。
　　 本文從理

2、論分析入手，通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真，研究復(fù)合導(dǎo)電高分子材料的微觀結(jié)構(gòu)，建立合適的微觀結(jié)構(gòu)模型，結(jié)合基礎(chǔ)物理知識(shí)，將所建立的模型轉(zhuǎn)變?yōu)槲锢砟Ｐ?，利用?shù)學(xué)方法對(duì)所建立的模型進(jìn)行表達(dá)，最終形成一般的數(shù)學(xué)模型，然后通過(guò)計(jì)算，對(duì)所建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析，揭示復(fù)合導(dǎo)電高分子材料的導(dǎo)電特性。
　　 對(duì)于導(dǎo)電網(wǎng)絡(luò)，本文借助網(wǎng)絡(luò)的一般知識(shí)和網(wǎng)絡(luò)形成的機(jī)理，研究了導(dǎo)電網(wǎng)絡(luò)的基本特征量，為建立復(fù)合導(dǎo)電高分子網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型奠定了理論基礎(chǔ)。
　　 在仿真

3、算法上，本文重點(diǎn)利用深度優(yōu)化搜索算法和遺傳算法。同時(shí)針對(duì)遺傳算法中收斂準(zhǔn)則問(wèn)題進(jìn)行了深入的分析研究，主要從遺傳算法的收斂特點(diǎn)及定義出發(fā)，通過(guò)對(duì)遺傳算法程序設(shè)計(jì)中的停機(jī)判據(jù)的研究，建立了遺傳算法的停機(jī)判斷因子數(shù)學(xué)表達(dá)式。該判據(jù)只需在程序的運(yùn)行過(guò)程中記錄不同種群中最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值并統(tǒng)計(jì)種群的多樣性。如此可以使公式較易在具體的程序中實(shí)現(xiàn)，只需占用少量的存儲(chǔ)空間和時(shí)間，便可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)停止迭代的目的。該停機(jī)判斷因子從側(cè)面反映了遺傳算法所求問(wèn)

4、題最優(yōu)解的可信度。
　　 最后，本文通過(guò)仿真試驗(yàn)，研究了復(fù)合導(dǎo)電高分子材料中導(dǎo)電顆粒的形貌與導(dǎo)電特性之間的關(guān)系。主要對(duì)球形顆粒在基體中的分布進(jìn)行了仿真試驗(yàn)，建立了導(dǎo)電網(wǎng)絡(luò)的格子模型并給出了導(dǎo)電網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)描述方法-狀態(tài)矩陣。通過(guò)對(duì)狀態(tài)矩陣的分析，得出復(fù)合導(dǎo)電材料電阻率與填料粒子形貌、填料體積分?jǐn)?shù)之間的關(guān)系，同時(shí)結(jié)合試驗(yàn)給出了探針探測(cè)半徑對(duì)探針能夠探測(cè)到導(dǎo)電網(wǎng)絡(luò)的概率的影響。最后，結(jié)合仿真結(jié)構(gòu)以及試驗(yàn)中所得到的數(shù)據(jù)，通過(guò)擬合建立了導(dǎo)