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利用人工神经网络技术优化钛合金微弧氧化工艺
作者:牛宗伟;李明哲; 加工时间:2015-09-10 信息来源:电镀与精饰
关键词:钛合金;微弧氧化;神经网络;耐蚀性能
摘 要:在正交试验基础上,利用MATLAB软件建立BP神经网络膜层耐蚀性能预测模型,通过网络模型对样本实验数据的学习,确定最佳网络结构,对钛合金微弧氧化膜耐蚀性能进行预测,并对微弧氧化工艺参数进行了优化。分析确定BP神经网络结构为4-7-1三层结构,该网络结构能够较好地掌握输入参数(电流密度、脉冲频率、占空比和氧化时间)与输出数据间(膜层腐蚀电位)的内在规律,网络的平均训练误差与平均预测误差分别为0.101%和0.596%,BP网络优化后,所得最佳参数Ja为15A/dm2、脉冲频率600Hz、占空比10%、氧化t为12min。
内 容:原文可通过湖北省科技信息共享服务平台(http://www.hbstl.org.cn)获取
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