| 基于智能算法的光纤预制棒芯层制备工艺参数优化 |
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| 引用本文： | 李浩源,于景明,张桂林,张斌.基于智能算法的光纤预制棒芯层制备工艺参数优化[J].山东大学学报(工学版),2023(4):149-156. |
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| 作者姓名： | 李浩源 于景明 张桂林 张斌 |
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| 作者单位： | 1. 山东大学机电与信息工程学院;2. 威海长和光导科技有限公司;3. 宏安集团有限公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51805298)；;山东省自然科学基金资助项目(ZR2019PEE015)； |
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| 摘 要： | 结合BP(back propagation)神经网络和遗传算法，提出一种高质量低成本工艺参数优化方法。选取轴向气相沉积法(vapor axial deposition, VAD)制备光纤预制棒芯层时喷灯气体(H2-1、H2-2、H2-3、Ar-1、Ar-2、Ar-3、O2-1、O2-2、SiCl4)流量作为输入变量，制备出的光纤预制棒芯层的质量作为输出变量，建立神经网络模型；将训练好的神经网络模型与具有全局寻优能力的遗传算法相结合，以高质量等级光纤预制棒芯层为寻优目标，优化得到高质量等级气体参数；对得到的参数以低成本为目标进行寻优，得到高质量低成本工艺参数。试验结果表明，与优化前的人工优化结果相比，制备出的光纤预制棒芯层达到较高质量的同时成本降低22.19%。
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| 关 键 词： | 光纤预制棒 芯层 轴向气相沉积法 BP神经网络 智能算法 工艺参数优化 |
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