基于BP和RBF神经网络对静电纺丝工艺参数的优化研究.pdf

第31卷第3期2023年6 月D0I:10.11951/j.issn.1005-0299.20220294基于BP和 RBF神经网络对静电纺丝工艺参数的优化研究材料科学与工艺MATERIALS SCIENCE AND TECHNOLOGYVol.31No.3Jun.2023孙旺,朱平,严宏鑫（中北大学仪器与电子学院，太原0 30 0 51）摘要：针对静电纺丝在制备过程中易受到如聚合物含量、电压、推进速度和接收距离等工艺参数影响的问题，提出一种静电纺丝工艺参数的优化方法，以提升纳米纤维制备效率。以聚乳酸纳米纤维膜为研究对象，采用纤维直径为性能评价指标，设计实验获得训练和测试样本，借助BP（Ba c k Pr o p a g a t i o n）和RBF（Ra d i a l Ba s i s Fu n c t i o n）神经网络构建不同工艺参数下的预测模型。结果表明：BP和RBF神经网络模型均能较好的对纤维直径进行预测，但RBF神经网络模型预测精度更高，其平均绝对误差（MAE）为12.12 5nm，相对误差不超过7%。RBF神经网络建立的预测模型具有更高的稳定性，模型泛化能力更好，综合预测性能更加优越。所建立的模型可以帮助研究人员制备具有确定纤维直径的静电纺丝纳米纤维膜，实现对工艺参数的优化。关键词：静电纺丝；纳米纤维；RBF神经网络；纤维直径预测；工艺参数优化;BP神经网络中图分类号：TS102;TQ340.64文献标志码：A文章编号：10 0 5-0 2 99(2 0 2 3)0 3-0 0 56-0 7Optimization of electrospinning process parameters basedon BP and RBF neural networksSUN Wang,ZHU Ping,YAN Hongxin(School of Instrument and Electronics,North University of China,Taiyuan 030051,China)Abstract:Electrospinning is easily affected by process parameters such as polymer content,voltage,propulsion speed and receiving distance,which results in low preparation efficiency.To improve thepreparation efficiency of nanofibers,an optimization method of electrospinning process parameters is proposed.Taking the polylactic acid(PLA)nanofiber membrane as the research object,the fiber diameter is used as theevaluation index of the membrane quality.And the training and test samples are obtained through theexperiments.Finally,using BP（Ba c k Pr o p a g a t i o n)a n d RBF（Ra d i a l Ba s i s Fu n c t i o n)n e u r a l n e t w o r k s t oestablish the prediction models under different process parameters.The results indicate that both BP and RBFneural network models can predict the fiber diameter well.But the RBF neural network model has higherprediction accuracy,with the mean absolute error(MAE)of 12.125 nm and the relative error of less than7%.Therefore,the RBF neural network model can help researchers to prepare electrospinning nanofibermembranes with defined fiber diameters and optimize the process parameters.Keywords:electrostatic spinning;nanofibers;RBF neural network;fiber diameter prediction;optimization ofprocess parameters;BP neural network聚乳酸纳米纤维是最具发展前景的“绿色纤收稿日期：2 0 2 2-0 8-31.网络出版日期：2 0 2 2-11-2 8.基金项目：装发快速扶持项目第二阶段（6 140 92 2 0 157）.作者简介：孙旺（1998 一）,男，硕士研究生.通信作者：朱平,E-mail:期刊网址：http:/ ,所制备的纳米纤维具有表面积大、孔隙率高、直径小等优点3。然而静电纺丝工艺影响参数过多，会对第3期纳米纤维的形态、孔隙率等产生影响，进一步影响到纤维膜过滤效率和过滤阻力4。在其制备过程中，为了得到所需的纳米纤维膜，需要花费大量的时间确定合适的工艺参数，导致制备效率较低。此外，由于静电纺丝工艺参数与纳米纤维直径、孔隙率等性能指标间的非线性关系，很难建立确切的数学模型,导致静电纺丝工艺参数方面的研究比较欠缺5。因此优化工艺参数对于提升静电纺丝制备纳米纤维效率和规模化生产具有十分重要的意义。目前,国内外学者主要研究静电纺丝工艺参数对纳米纤维直径及性能的影响。聂孙建等6 研究了纺丝液浓度对纳米纤维直径和表面形貌的影响，但是在对静电纺丝工艺参数的优化上并没有过多关注。Doustgani 等7 采用正交试验法对聚乳酸纳米纤维熔体静电纺丝工艺参数进行了优化。陈思羽等8 提出了均匀设计法,并进行多因素多水平的实验设计优化静电纺丝工艺参数，最终实现了对纤维直径的有效预测。然而,尽管利用传统的数学统计分析方法建立了一定的数学回归方程，但是其具有计算开销大的问题，在规模化生产中难以应用7-8 。有学者基于响应面法建立了相应的预测模型对静电纺丝工艺参数优化9-12 1,该方法仅利用较少的实验，就能在局部范围内建立函数模型且代数表达式建立简单，但是响应面法不能保证通过所有的样本点，在预测上存在一定的误差。传统的优化静电纺丝工艺参数的方法难以满足实际需求，需要寻找新型的工艺参数优化方法。神经网络是近年来快速发展的人工智能的一个重要部分。作为一种非线性数据建模工具，神经网络能快速找出输入参数与输出参数间的函数关系13。因此,利用神经网络优化静电纺丝工艺逐渐引起学者的关注。其中,BP(Back Propaga-tion）和 RBF（Ra d ia l Ba s is Fu n c t io n）神经网络是目前应用较广的两种神经网络。BP网络是一种按误差反向传播训练的多层前馈网络，由输入层、隐藏层和输出层构成14。反向传播中,通过对权值和偏移量的不断修改，使网络的实际输出更接近于期望输出15。权值和偏移量的调节对BP网络的输出均有影响,因此BP神经网络是对非线性映射的“全局逼近 16 。RBF神经网络与BP神经网络结构类似，但其以径向基函数作为隐藏层神经元激活函数17 ，输人参数直接映射到隐藏层，无需权值连接。从输人层到隐藏层的变换是非线性的，从隐藏层到输出层的变换是线性孙旺，等：基于BP和RBF神经网络对静电纺丝工艺参数的优化研究因此具有“局部映射”特性。利用BP神经网络算法构建预测模型，可得到静电纺丝工艺参数与纳米纤维膜性能指标的关系式14-16 。采用响应面法和人工神经网络算法（A NN)分别对输入因子进行预测19-2 0 ，发现神经网络对于高度复杂的数学模型拟合效果较好，准确性更高。针对上述问题,本文在文献14-16 的研究基础上，以聚乳酸纳米纤维膜为研究对象,采用纳米纤维直径为性能评价指标，通过设计实验获得数据样本,利用BP误差反向传播和RBF径向基神经网络搭建静电纺丝工艺参数与纤维直径的预测模型。对预测结果进行对比分析，选出预测精度更高、效果更好的方法，从而优化静电纺丝工艺参数，提升纳米纤维制备效率。1实验1.1材料及设备左旋聚乳酸(PLLA）,相对分子质量1.4310,PURAC Biomaterials;N,N-二甲基甲酰胺(DMF,分析纯），二氯甲烷（DCM,分析纯），上海阿拉丁生化科技股份有限公司。NS-1专业型静电纺丝设备（青岛聚纳达科技有限公司）;DF101S型磁力搅拌器（秋佐科技）。1.2纺丝液制备以PLLA为溶质，以DCM和DMF（质量比为19:1）的混合液为纺丝溶剂。首先将PLLA颗粒加人装有DCM液体的广口瓶中。密封后置于磁力搅拌器中，50 下搅拌加热，直到溶液变得透明,然后缓慢将DMF加到溶液中,进行搅拌,配置PLLA质量分数为1.8%2.2%的纺丝液。1.3纤维膜制备将制备好的聚乳酸纺丝液转移到5mL的注射器中，针头大小为2 0 G,将注射器固定在静电纺丝机注射泵上，调整高度使其与滚筒接收器中心位于同一水平线。静电纺丝操作在室温（2 52）下进行，滚筒转速为10 0 r/min，设置好高压电源输出电压，调整针头与滚筒接收器间的距离,开始制备聚乳酸纳米纤维膜。实验用到的设备和制备过程如图1 所示。1.4形态表征对静电纺丝制备的纳米纤维膜进行形态表征的目的是测量制备样品的纤维直径。由于纤维直径是纳米纤维膜的性能评价指标，因此被用作预测模型的输出层节点。在后续实验设计中制备不.57.的1。RBF网络的输出只与部分调节参数有关，58.同工艺参数下的纳米纤维膜，通过对不同纳米纤维膜进行形态表征以及利用ImageJ软件测量即可获得纤维平均直径。具体操作如下：对制备好的聚乳酸纳米纤维膜表面进行喷金处理，采用高分辨率场发射扫描电子显微镜（JSM-7900F，日本JEOL公司）观察纤维表面形貌，如图2 所示。利用ImageJ软件测量纤维直径，为了避免偶然性，在图2 中随机选取样品N个区域测量纤维直径,并计算出纤维平均直径。(a)(b)图1静电纺丝设备(a)与纳米纤维制备(b)Fig.1 Electrospinning device（a）a n d p r e p a r a t i o n o fnanofibers(b)图2 PLLA纤维膜SEM形貌Fig.2 SEM morphology of PLLA fiber membrane1.5实验方案为了保证实验的效能性且充分考察聚合物含量、电压、推进速度和接收距离对纤维直径的影响，以聚合物含量、电压、推进速度和接收距离作为输人变量，设定PLLA含量为1.8%2.2%；电压18 2 2 kV;推进速度0.6 1.0 mm/min;接收距离13 17 cm。选取的4因素5水平编码，如表1所示。采用ImageJ软件测得的聚乳酸纳米纤维平均直径作为性能评价指标,采取单因素控材料科学与工艺制变量法研究工艺参数对纤维直径的影响，设计20组实验作为训练样本，如表2 所示。考虑到实验的一般性原则，再设计8 组实验作为测试验证，如表3所示。表1工艺参数因素编码水平表Table 1 Process parameter factor coding level聚合物编号含量/%11.821.932.042.152.2门Table 2Training samples聚合物电压推进速度接收距离纤维直径编号含量/%/kV11.821.