【摘 要】
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利用正交试验法获得的TC4钛合金微弧氧化实验数据建立了基于4-11-1（即4个输入神经元,11个隐含层节点,1个输出神经元）结构的BP神经网络预测膜层厚度的模型,并引入遗传算法（GA）对其
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利用正交试验法获得的TC4钛合金微弧氧化实验数据建立了基于4-11-1（即4个输入神经元,11个隐含层节点,1个输出神经元）结构的BP神经网络预测膜层厚度的模型,并引入遗传算法（GA）对其权值和阈值进行优化。以微弧氧化工艺参数中的电流密度、脉冲频率、占空比和氧化时间作为网络的输入向量,氧化膜层厚度作为网络的输出向量,对比和分析了BP与GA-BP模型的预测结果。与BP网络模型相比,GA-BP网络模型稳定性能较好,并能高精度预测膜层的厚度,GA-BP网络模型预测值的平均误差为0.015,最大误差仅为0.036
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