| GA-BP神经网络的钛合金微弧氧化膜层厚度预测模型的建立 |
| |
| 引用本文： | 牛宗伟,李明哲. GA-BP神经网络的钛合金微弧氧化膜层厚度预测模型的建立[J]. 电镀与涂饰, 2015, 34(7) |
| |
| 作者姓名： | 牛宗伟 李明哲 |
| |
| 作者单位： | 山东理工大学机械工程学院,山东淄博,255000 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，山东省自然科学基金，山东理工大学青年教师发展支持计划经费资助 |
| |
| 摘 要： | 利用正交试验法获得的TC4钛合金微弧氧化实验数据建立了基于4-11-1(即4个输入神经元,11个隐含层节点,1个输出神经元)结构的BP神经网络预测膜层厚度的模型,并引入遗传算法(GA)对其权值和阈值进行优化。以微弧氧化工艺参数中的电流密度、脉冲频率、占空比和氧化时间作为网络的输入向量,氧化膜层厚度作为网络的输出向量,对比和分析了BP与GA-BP模型的预测结果。与BP网络模型相比,GA-BP网络模型稳定性能较好,并能高精度预测膜层的厚度,GA-BP网络模型预测值的平均误差为0.015,最大误差仅为0.036,而BP模型预测结果的平均误差为0.064,最大误差为0.099。
|
| 关 键 词： | 钛合金 微弧氧化 膜厚 预测 神经网络 遗传算法 |
Establishment of GA-BP neural network model for prediction of the thickness of micro-arc oxidation coating on titanium alloy |
| |
| NIU Zong-wei,LI Ming-zhe. Establishment of GA-BP neural network model for prediction of the thickness of micro-arc oxidation coating on titanium alloy[J]. Electroplating & Finishing, 2015, 34(7) |
| |
| Authors: | NIU Zong-wei LI Ming-zhe |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | titanium alloy micro-arc oxidation film thickness prediction neural network genetic algorithm |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
