Cтраница 2
Проблема может быть решена путем построения последовательных корреляций прочности адгезионных соединений с интегральными и соответствующими отдельным энергетическим составляющим значениями поверхностных энергий субстратов. Развитие подобного подхода позволило установить [11], что прочность адгезионных соединений политетрафторэтилена, поливинилфторида, поливинилиденхлорида, полистирола и полиэтилентере-фталата, полученных с помощью эпоксидного клея, определяется суммарным вкладом водородных и недисперсионных ( полярных) взаимодействий, тогда как дисперсионная составляющая поверхностной энергии названных полимеров ( за исключением первого) остается практически постоянной. [16]
Кроме того, было предположено, что характер взаимодействия между ртутью и полимером таков, что величина р ( доля связанных сегментов) остается примерно постоянной и независимой от молекулярного веса. Авторы пытаются объяснить различия в поведении макромолекул при адсорбции на поверхностях твердых металлов и жидкой ртути степенью чистоты поверхности, адсорбцией на них различных газов, а также различным вкладом дисперсионных сил в поверхностную энергию металлической ртути. Поскольку дисперсионная составляющая свободной поверхностной энергии ртути значительно выше, чем для других металлов, адсорбция неполярного полистирола должна, очевидно, приводить к большему значению р и меньшему числу петель, простирающихся в раствор. Авторы придают также важное значение гомогенности поверхности ртути и тому, что в этих условиях происходит лучшее взаимодействие полимера с поверхностью. Сильное взаимодействие и соответственно более высокое значение р приводит к малым изменениям толщины слоя при адсорбции. [17]
В связи с возможностью существования локальных минимумов каждая нейросетевая структура обучается 5 раз при различных начальных значениях весовых коэффициентов. Резуль таты эксперимента представлены на рис. 2.10. По результатам эксперимента можно определить, что компромисс между ошибкой смещения и дисперсии достигается при использовании 4 - 6 нейронов в скрытом слое. При увеличении числа нейронов доминирует дисперсионная составляющая ошибки смещения. Это явление объясняется избыточностью структуры нейросети, т.е. обученная модель включает не только признаки исследуемой системы, но и нежелательные возмущения, содержащиеся в обучающем множестве. Недостаточность модельной структуры, напротив, приводит к доминированию ошибки смещения. [18]
Значения 6т ряда растворителей близки, что совершенно не согласуется с их экспериментально наблюдаемой элюирующей силой. Так, в диапазоне 9 7 - 10 0 находятся 8т тетрагидрофурана, метилэтилкетона, хлороформа, бензола. Столь близкие значения 6т объясняются фактически лишь тем, что основной вклад в этот параметр вносит дисперсионная составляющая 6j, которая вообще лишь незначительно меняется при переходе от одного соединения к другому. Однако при сопоставлении значений параметра 60 данные четыре растворителя можно выстроить в ориентационный элюотропный ряд: бензол - С хлороформ тетрагидрофуран метилэтилкетон, что уже вполне согласуется с обычно наблюдаемым на практике поведением этих веществ в отношении полярных сорбатов. [19]
Значения 6т ряда растворителей близки, что совершенно не согласуется с их экспериментально наблюдаемой элюирующей силой. Так, в диапазоне 9 7 - 10 0 находятся 6т тетрагидрофурана, метилэтилкетона, хлороформа, бензола. Столь близкие значения 6т объясняются фактически лишь тем, что основной вклад в этот параметр вносит дисперсионная составляющая 6j, которая вообще лишь незначительно меняется при переходе от одного соединения к другому. Однако при сопоставлении значений параметра 60 данные четыре растворителя можно выстроить в ориентационный элюотропный ряд: бензол С хлороформ тетрагидрофуран метилэтилкетон, что уже вполне согласуется с обычно наблюдаемым на практике поведением этих веществ в отношении полярных сорбатов. [20]