01

背景介绍

聚丙烯(PP)是一种应用广泛的通用塑料，价格便宜、力学性能好、热稳定性高，在机械、汽车、电子电器、建筑、纺织、包装和食品工业等领域应用广泛。

聚丙烯韧性和冲击强度不高，限制了它的应用。加入热塑性弹性体(TPE)，如苯乙烯嵌段共聚物(TPS)、聚烯烃(TPO)、聚氨酯(TPU)等可以显著提高其冲击强度，其中以TPO最为常用。加入TPE提高PP冲击强度的同时，材料模量和拉伸强度会显著降低。有报道称，加入20%的TPE后，PP共混物的冲击强度会提高12倍，但是模量也会下降40%。

那么如何提高增韧PP的模量？加入刚性填料，如玻纤、纳米无机颗粒(珍珠岩、二氧化硅)是个不错的选择。有报道称，在PP中加入5%的纳米二氧化硅后，共混物的杨氏模量提高了40%。但是这样又带了一个问题，刚性填料加入越多，材料冲击强度会下降，这是因为刚性填料和PP相容性太差造成的。

如何解决刚性填料和PP相容性差的问题？可以加入相容剂，比如最常用的PP相容剂就是马来酸酐接枝改性PP(PP-g-MA)。

总体来说，为了提高PP的冲击强度，同时又不希望模量和强度下降过多，这里面的控制因素非常多，而且相互之间互相制约，要想得到性能优秀的PP复合材料实属不易。

02

成果速递

德国布伦什维克理工大学的Mohammad Fasihi教授课题组采用熔融共混的方法制备了PP/乙丙橡胶/纳米二氧化硅/PP-g-MA复合材料，研究了材料的韧性(TO)、断裂伸长率(EB)、拉伸强度(TS)、杨氏模量(YM)和冲击强度(IS)等力学性能。为了得到最优的PP复合材料组分配比，他们利用人工神经元网络(ANN)将各组分浓度与力学性能进行了关联，通过敏感性分析引入了一个纳米复合材料评估标准(NEC)的新参数，将多目标优化问题简化为单因素优化，并结合遗传算法得到了最优的组分配比：当PP、弹性体、纳米二氧化硅和相容剂含量分别为64.7%、24.2%、9.5%和1.6%时，共混物力学性能最优：韧性从纯PP的374.08 MPa增加到577.53 MPa，冲击强度从纯PP的2.98 kJ/m2增加到33.72 kJ/m2，而且共混物杨氏模量仅仅下降了82.12 Mpa，为989.53 MPa。

03

技术实现

原料：PP，牌号RG 1102G，厂家Rejal石化公司；PP-g-MA，牌号KARABOND A-100，厂家Kara Negin公司；纳米二氧化硅，牌号AEROSIL® 200，厂家德固赛；乙丙橡胶，牌号Vistamaxx 6102，厂家Exxon Mobil。

设备：Brabender熔体混合仪。

工艺：混合温度190 ℃，转子转速80 rpm，混合时间15 min。

04

图文详解

实验设计

研究者设计了16组实验以优化PP复合材料的性能，得到最佳的组分配比，其中第一组实验为纯PP，作为对比参考。TPE的浓度范围是10~20%，纳米二氧化硅的浓度范围是3~9%，PP-g-MA的浓度范围是1.5~9%。

按照实验设计，通过熔融共混得到不同PP复合材料后，研究者通过注塑制备了测试样条，通过力学性能测试得出了不同复合材料的力学性能，同时还分析了分散相的平均粒径，结果如下所示：

人工神经元网络模型

为了构建ANN，研究者以PP、乙丙橡胶、纳米二氧化硅和PP-g-MA浓度作为输入向量，以韧性、断伸、拉伸强度、杨氏模量、冲击强度作为输出向量，建立了ANN模型。为了计算合理的隐含层数量，在尝试了400种不同隐含层数、不同初始权重矩阵和偏置矩阵的组合后，研究者发现隐含层最好为9个。

研究者采用16组不同实验数据对ANN进行训练、验证和测试，其中训练数据集12个，验证和测试各用2个数据。但是笔者认为ANN训练、验证和测试数据集数据太少，16组实验数据确实难以建立优秀的网络，ANN流程图如下所示：

经过训练后，ANN的验证和测试结果还不错，如下图所示：

纳米复合材料评估标准(NEC)

为了制备出韧性好、强度高的PP材料，需要同时考虑上述5个力学性能，对它们进行优化，这是一个多目标优化问题。

研究者提出了一个新参数NEC，将5个力学性能浓缩为1个，而且变为无量纲。通过NEC可以很容易的理解各种组分的加入对所有力学性能的影响，NEC值越高，性能越好，其定义如下所示：

方程中各个项的指数不同，代表了该项对力学性能的影响大小，敏感性分析就是为了计算这几个指数。

为了计算这些指数，研究者采用试差法，当所有项对NEC的影响都是20%时，就得到了最优指数解：

最优组分配比和性能

经过敏感性分析，研究者得到了PP复合材料的最优力学性能和对应的组分配比，结果如下表格中的第一行所示：

当PP/乙丙橡胶/纳米二氧化硅/PP-g-MA的比例为67.4/24.2/9.5/1.6时，复合材料的综合力学性能最佳，韧性、断裂伸长率、拉伸强度、杨氏模量和冲击强度分别为577.53 MPa、31.95%、24.77 MPa、989.53 MPa和33.72 kJ/m2。

05

内容总结

高分子复合材料的组分配比和性能优化是一个复杂的多目标优化问题，为了更好的解决这一问题，德国布伦什维克理工大学的Mohammad Fasihi教授课题组针对PP/乙丙橡胶/纳米二氧化硅/PP-g-MA四元共混体系，采用ANN和敏感性分析NEC的方法得出了最优性能下的最佳组分配比，发现当PP、弹性体、纳米二氧化硅和相容剂分别为64.7%、24.2%、9.5%和1.6%时，共混物力学性能最优：韧性从纯PP的374.08 MPa增加到577.53 MPa，冲击强度从纯PP的2.98 kJ/m2增加到33.72 kJ/m2，而且共混物杨氏模量仅仅下降了82.12 Mpa，为989.53 MPa。

本文也存在不足：在训练ANN时仅采用16组实验结果，数据集太少，训练结果存在疑问。

06

一张图概况全文

参考文献：

Hossein Pourrahmania, Mona Golparvar, Mohammad Fasihib. A New Evaluation Criterion for Optimizing the Mechanical Properties of Toughened Polypropylene/Silica Nanocomposites. Chinese Journal of Polymer Science, 2020: 1-11.

-END-