检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:周超极 王晓明[1] 韩国峰[1] 王启伟[1] 袁鑫鹏[1]
机构地区:[1]装甲兵工程学院再制造技术国家重点实验室,北京100072
出 处:《热加工工艺》2017年第12期141-144,共4页Hot Working Technology
基 金:国家国际科技合作专项项目(2015DFG51920);国家自然科学基金项目(51375493);中国博士后科学基金项目(2012M512125,2014T71020)
摘 要:针对低温超音速喷涂过程对操作人员经验的过分依赖问题,采用BP神经网络算法,利用其自学习、自训练和输出预测的功能,建立了铜合金涂层性能预测模型,并研究了气体交互效应对铜合金涂层性能的影响规律。结果表明:该模型预测精度较高。所得到的影响规律能反映出低温超音速喷涂技术制备涂层的基本原理。Aiming at the problems that the process of low thermal supersonic spraying technique over-reliance on the experience of operations workers, BP neural network algorithm with the function of self-learning, self-training and output prediction was used to establish the performance prediction model of copper alloy coating, and the rules of the effects of gases interactive effects on the properties of the coatings were researched. The results show that the model is of high accuracy and the obtained effect laws can meet the basic principle of preparing coating by low thermal supersonic spraying technology.
关 键 词:低温超音速喷涂 铜合金涂层 BP神经网络算法 性能预测
分 类 号:TG174.442[金属学及工艺—金属表面处理]
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