径向基神经网络在熔融粒子飞行特性预测中的应用

功能材料, 2007, 38(9): 1563-1565.

径向基神经网络在熔融粒子飞行特性预测中的应用

高燕清 ^1, , 方建成 ^2, , 赵紫玉 ^3, , 杨磊 ^4,

1.华侨大学,机械工程及自动化学院,福建,泉州,362021

2.华侨大学,机械工程及自动化学院,福建,泉州,362021

3.华侨大学,机械工程及自动化学院,福建,泉州,362021

4.华侨大学,机械工程及自动化学院,福建,泉州,362021

基金项目: 福建省自然科学基金(2006J0165) 国家自然科学基金(50675072) 辽宁省自然科学基金(20062178)

关键词：等离子熔射 , 飞行特性 , RBF神经网络 , 预测模型

Application of RBF neural network for forecasting characteristics of in-flight particles by plasma spraying

在等离子熔射成形中,粒子的飞行特性是影响沉积率和涂层动态生长质量的重要因素,而熔射工艺参数又是影响粒子飞行特性的直接因素.以等离子熔射ZrO2粉末为例,采用正交实验的方法,分析了工艺参数与粒子飞行特性间的关系.利用径向基(RBF)神经网络建立了预测模型,实现对熔射过程中飞行粒子温度与速度的预测以及工艺参数的优化.通过对仿真结果与实验结果的比较,表明了该预测模型的有效性.

参考文献

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