基于随机森林算法的聚乳酸力学性能改性研究OA

聚乳酸作为一种可生物降解材料,在包装、医疗器械等领域具有广阔的应用前景,但力学性能的不足仍是制约其大规模推广应用的主要瓶颈。为提升聚乳酸的力学性能,并实现改性过程的智能化控制,本文提出一种基于随机森林算法的性能预测与工艺优化方法,构建了数据驱动型的聚乳酸改性智能配置系统。研究中选取涵盖改性剂种类、添加量、相对分子质量、玻璃化转变温度等工艺参数的19项输入特征与拉伸强度和断裂伸长率2个输出目标,建立并训练随机森林回归模型。结果表明,优化后的模型在拉伸强度和断裂伸长率2个性能指标上均表现出较高的预测精度,残差分布集中、拟合趋势良好,具备较强的非线性建模能力和特征冗余容忍度,在解释数据方差与控制预测误差方面表现稳定,可满足实际工程应用需求。进一步的特征重要性分析显示,改性剂添加量、玻璃化转变温度与相对分子质量是影响聚乳酸力学性能的关键因素,在多变量组合下对性能响应具有显著作用。本研究在建模过程中建立了可持续更新的聚乳酸改性数据集结构,后续可通过补充新样本或特征实现数据库扩展与模型再训练,从而在数据层面具备良好的可扩展性与样本适应性,为生物基材料的性能预测与工艺参数优化提供了标准化、可复制、可推广的数据驱动解决方案。