利用人工神经网络技术优化钛合金微弧氧化工艺

• 作者: 李明哲 牛宗伟
• 来源期刊: 电镀与精饰
• 学科: 工学
• 关键词: 钛合金 微弧氧化 神经网络 耐蚀性能
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 10-14,19
• 页数: 6页
• 分类号: TG174
• 字数: 3524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3849.2015.04.003

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15 A/dm2、脉冲频率600 Hz、占空比10％、氧化t为12 min.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛宗伟	山东理工大学机械工程学院	52	243	7.0	11.0
2	李明哲	山东理工大学机械工程学院	12	53	4.0	6.0