复合泡沫塑料是一种用途广泛的新型功能复合材料,如用于制造隔热材料、轻质高强夹芯材料、防振包装材料、飞机吸音材料、船体外壳、水陆两用坦克车浮筒、水下装置部件和漂浮件制造等。为满足各类使用条件和环境,复合泡沫塑料应具有低密度、高强度、耐冲击、抗裂纹扩展性、尺寸稳定性好、吸水率低、耐油和耐溶剂等特点,因此,对新型复合泡沫塑料的研究和开发具有重要意义。本文采用空心玻璃微珠和环氧树脂复合泡沫塑料进行材料设计和制备,对适用性较好以及利用智能方法辅助复合泡沫塑料材料的设计和力学性能的研究。为了用较少的试验次数进行多因素和多水平的测试,本文通过试验设计方法的比较分析选定均匀设计方法,以材料组分HGMs、固化剂、增塑剂和偶联剂作为考查因素,分为多个水平,制定复合泡沫塑料配制方案,完成了新型复合泡沫塑料的材料制备和试样制作。为了获得复合泡沫塑料比强度和比模量,准确的材料计算密度成为关键,本文对材料密度进行理论预测和测量,为了验证复合泡沫塑料在水下或海洋等腐蚀条件下的稳定性,对复合泡沫塑料吸水性和耐碱、耐酸和耐海水腐蚀性能测试,通过扫描电镜对浸泡后的材料表面进行观测和分。为了研究HGMs与环氧树脂基体间界面联结效果,采用扫描电镜对偶联剂处理前后界面浸润效果进行观测与分析,通过对冲击断口的扫描电镜观测,对复合泡沫塑料的破坏形貌和破坏机理进行研究和分析。通过准静态力试验对复合泡沫塑料的拉伸强度、压缩强度、弹性模量和比强度、比模量进行测试;通过多动态力学测试获得复合泡沫塑料的DMA曲线,进行玻璃化转变温度、储能模量和损耗因子等性能测试;对影响材料强度的各种因素进行分析评价;尝试应用细观力学模型对复合泡沫塑料的有效模量进行预测。为弥补有限次数试验对材料性能研究的局限,应用BP网络和RBF网络等人工智能方法进行复合泡沫塑料拉伸强度、压缩强度和弹性模量等单指标、双指标和多指标性能预测,并对两种网络的预测和泛化能力进行对比分析,探索应用人工智能方法进复合泡沫塑料的性能预测的可行性和可靠性。根据应用中对复合泡沫塑料轻质高强性能的要求,本文以复合泡沫塑料的拉伸强度、压缩强度和弹性模量为目标函数,分别采用均匀设计和遗传算法对配制方案进行优化,并将优化方案与智能方法预测的结果进行对比。