优化熔喷非织造材料生产工艺，提升口罩效率——2022华数杯C题二等奖论文研究

随着2022年华数杯数学建模竞赛C题二等奖论文的问世，熔喷非织造材料作为口罩生产的重要原材料备受关注。尽管这种材料具有诸多优点，但由于其细密的特性，在使用过程中常常因为压缩回弹性差而导致其性能无法得到保障。科学家们为了解决这一问题，对其进行了更新，并成功制备出了新型材料。然而，新型材料的工艺参数较多，不同参数之间还存在相互影响，这为制备过程增添了一定难度。 为了解决这一挑战，本文针对插层熔喷非织造材料的性能控制展开了深入研究。通过采用典型相关、XGBoost、皮尔逊person相关性、BP神经网络等方法，并运用MATLAB、Python、SPSS、EXCEL等软件进行数据处理，得出了题目中结构变量和产品性能之间的变化规律，建立了工艺参数与结构变量之间的预测模型，以及皮尔逊相关性判定模型，分析了结构变量与产品性能之间的关系等。 在解决华数杯C题问题的过程中，本文取得了C题二等奖，并包含了详细的运行代码包和程序附录，以供进一步参考。具体来说，针对问题一，首先对附件一中的数据进行了预处理，分析是否存在不符合实际的极值数据，并利用SPSS26.0对清洗后的数据做了描述性统计。通过对比分析插层前后的结构变量和产品性能，发现厚度加厚、孔隙率和压缩回弹性降低等变化。随后，运用单因素方差分析和皮尔逊相关性分析，研究了插层率与结构变量以及产品性能之间的关系。结果显示，不同指标之间存在着显著差距，插层率与孔隙率变化以及压缩回弹性之间存在明显的相关性。 最终，结合研究成果，本文得出了实际产品生产中能够使得过滤效率尽量高的同时，力求过滤阻力尽量小的工艺参数。具体而言，工艺参数的接收距离为19.1cm，热风速度为1386.4r/min时，产品的过滤效率将达到最高。 综上所述，本文通过深入研究插层熔喷非织造材料的性能控制，以及采用各种数学建模和机器学习方法分析数据，为口罩生产提供了重要的参考和指导。这将有助于疫情防控和产业发展，也为相关领域的研究提供了重要参考。