李超
,
姚正军
,
张平则
,
邹戈
,
李莉平
材料科学与工程学报
doi:10.3969/j.issn.1673-2812.2007.03.026
将人工神经网络理论及Back propagation(BP)算法应用于双层辉光等离子渗金属工艺的研究,并针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出一种新的动态退火算法优化网络的训练,进而建立了双层辉光等离子渗金属工艺参数与渗层元素总质量分数、渗层厚度和表面硬度之间的数学模型,最后将模拟预测结果与实验数据进行比较和误差分析, 证明该模型具有较高的预测精度.
关键词:
双层辉光
,
数学模型
,
人工神经网络
,
动态退火算法
