纳米黏土增强夹芯板的抗冲击性能提升：机器学习方法研究

摘要整理

本研究探讨了纳米黏土增强铝蜂窝夹芯板（NSPs）的制备工艺及其低速冲击行为，重点关注其在机械性能方面的表现。夹芯板采用玻纤面层、聚酯树脂（含不同纳米黏土含量：0%、2%、4%）和铝蜂窝芯层制造。在不同冲击能量（10、20、30、40 J）条件下进行实验研究，评估峰值力和吸能性能。结果表明，纳米黏土增强显著提高了抗冲击性能，4%纳米黏土夹芯板在10 J冲击下的损伤面积相比未增强板降低43%。采用多项式回归、决策树等机器学习模型预测冲击力和吸能性能，通过SHAP分析确认纳米黏土对力和吸能的影响，并用热力图进行验证。决策树模型在R²和RMSE指标上表现最优。研究结果表明，纳米黏土增强夹芯板在汽车和建筑工业等先进应用领域具有可行性。

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