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基于改进PSO-BP神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法
1
作者
李学威
王兆浩
《电镀与精饰》
北大核心
2025年第8期76-82,共7页
在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm ...
在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm Optimization Backpropagation,PSO-BP)神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法研究。先对Ni-TiC复合镀层工艺进行分析,探讨TiC粒子浓度、电流密度以及pH值三种工艺参数的影响,然后以此为基础,设计正交试验,开展对Ni-TiC复合镀层工艺参数的初步优化,最后以得到的正交试验结果为输入,采用BP神经网络完成Ni-TiC复合镀层工艺参数优化模型的构建与训练设计,应用改进PSO算法完成BP神经网络模型参数寻优,实现Ni-TiC复合镀层工艺参数优化。实验结果表明:应用该方法,可以实现Ni-TiC复合镀层的制备工艺参数优化,采用优化后的工艺制备的复合镀层的耐腐蚀能力更强。
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关键词
改进PSO算法
BP神经网络
Ni-TiC复合镀层
工艺参数优化
正交实验
脉冲负荷电沉积方法
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职称材料
题名
基于改进PSO-BP神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法
1
作者
李学威
王兆浩
机构
周口职业技术学院信息工程学院
山西师范大学数学与计算机科学学院
出处
《电镀与精饰》
北大核心
2025年第8期76-82,共7页
基金
河南省科技厅科技攻关支持项目(232102210200)
河南省高等学校重点科研项目计划支持(23B520036)。
文摘
在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm Optimization Backpropagation,PSO-BP)神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法研究。先对Ni-TiC复合镀层工艺进行分析,探讨TiC粒子浓度、电流密度以及pH值三种工艺参数的影响,然后以此为基础,设计正交试验,开展对Ni-TiC复合镀层工艺参数的初步优化,最后以得到的正交试验结果为输入,采用BP神经网络完成Ni-TiC复合镀层工艺参数优化模型的构建与训练设计,应用改进PSO算法完成BP神经网络模型参数寻优,实现Ni-TiC复合镀层工艺参数优化。实验结果表明:应用该方法,可以实现Ni-TiC复合镀层的制备工艺参数优化,采用优化后的工艺制备的复合镀层的耐腐蚀能力更强。
关键词
改进PSO算法
BP神经网络
Ni-TiC复合镀层
工艺参数优化
正交实验
脉冲负荷电沉积方法
Keywords
improving PSO algorithm
BP neural network
Ni-TiC composite coating
process parameter optimization
orthogonal experiment
pulse load electrodeposition method
分类号
TQ050.9 [化学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进PSO-BP神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法
李学威
王兆浩
《电镀与精饰》
北大核心
2025
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