杨振凯
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王海军
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刘明
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王晶晨
表面技术
doi:10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2015.09.001
目的：基于BP神经网络具有自学习、自训练和输出预测的功能,将其应用于热喷涂过程中的参数优化问题。方法依托高效能超音速等离子喷涂系统实验平台,以Fe基合金粉末为喷涂材料,将等离子喷涂中的主气流量、电功率和喷涂距离作为模型输入,涂层沉积速率和硬度作为模型输出,不断调整隐含层节点个数,最终建立3-7-2网络结构的BP神经网络以优化工艺参数。利用优化出的工艺参数制备Fe基合金涂层,测试其性能,并计算误差。结果神经网络优化出的最优喷涂工艺参数为：主气流量96 L/min,电功率56 kW,喷涂距离95 mm。采用该工艺参数制备涂层,涂层增厚实测平均值为360μm,硬度为672 HV0.3,而模型的预测值分别为332μm和611 HV0.3,与预测值的相对误差分别为7.8%和9.1%。结论 BP神经网络对等离子喷涂参数优化问题的拟合精度比较高,误差在可以接受的范围之内。将BP神经网络运用于热喷涂工艺参数的优化具有科学性和可操作性。
关键词:
超音速等离子喷涂
,
Fe基合金粉
,
BP神经网络
,
非线性拟合
,
输出预测
,
参数优化
