材料导报
材料導報
재료도보
MATERIALS REVIEW
2013年
8期
158-162
,共5页
微弧氧化%BP神经网络%膜层厚度%预测模型
微弧氧化%BP神經網絡%膜層厚度%預測模型
미호양화%BP신경망락%막층후도%예측모형
在硅酸钠电解液体系中,采用微弧氧化技术在铝合金表面制得了均匀的陶瓷膜.将人工神经网络应用于微弧氧化工艺研究中,借助MATLAB神经网络工具箱,建立了具有4-12-1结构的BP神经网络模型,该模型很好地学习了微弧氧化电解液参数和膜层厚度之间的映射关系；对膜层的厚度进行了预测,并采用正交试验对电解液参数进行了优化.结果表明,该网络收敛速度较快,预测值与实际值基本吻合,平均预测误差仅为1.93％.当Na2SiO3质量浓度为6 g/L、H3BO3质量浓度为1.5 g/L、KOH质量浓度为0.5 g/L、H2 O2质量浓度为0.6 g/L时,膜层的厚度达到最大值183 μm.
在硅痠鈉電解液體繫中,採用微弧氧化技術在鋁閤金錶麵製得瞭均勻的陶瓷膜.將人工神經網絡應用于微弧氧化工藝研究中,藉助MATLAB神經網絡工具箱,建立瞭具有4-12-1結構的BP神經網絡模型,該模型很好地學習瞭微弧氧化電解液參數和膜層厚度之間的映射關繫；對膜層的厚度進行瞭預測,併採用正交試驗對電解液參數進行瞭優化.結果錶明,該網絡收斂速度較快,預測值與實際值基本吻閤,平均預測誤差僅為1.93％.噹Na2SiO3質量濃度為6 g/L、H3BO3質量濃度為1.5 g/L、KOH質量濃度為0.5 g/L、H2 O2質量濃度為0.6 g/L時,膜層的厚度達到最大值183 μm.
재규산납전해액체계중,채용미호양화기술재려합금표면제득료균균적도자막.장인공신경망락응용우미호양화공예연구중,차조MATLAB신경망락공구상,건립료구유4-12-1결구적BP신경망락모형,해모형흔호지학습료미호양화전해액삼수화막층후도지간적영사관계；대막층적후도진행료예측,병채용정교시험대전해액삼수진행료우화.결과표명,해망락수렴속도교쾌,예측치여실제치기본문합,평균예측오차부위1.93％.당Na2SiO3질량농도위6 g/L、H3BO3질량농도위1.5 g/L、KOH질량농도위0.5 g/L、H2 O2질량농도위0.6 g/L시,막층적후도체도최대치183 μm.
