【摘 要】
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为了优化涂层转接工艺与配方,提升转接涂层综合性能,在经验证的BP神经网络模型基础上进行优化设计,利用遗传算法以涂层的硬度、磨损量及剪切强度加权和最小为评价指标,以涂层
【机 构】
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南通高欣耐磨科技股份有限公司,南通大学
【基金项目】
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江苏省重点研发计划(产业前瞻与共性关键技术)(BE2016107)
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为了优化涂层转接工艺与配方,提升转接涂层综合性能,在经验证的BP神经网络模型基础上进行优化设计,利用遗传算法以涂层的硬度、磨损量及剪切强度加权和最小为评价指标,以涂层的配方、真空熔结温度、保温时间为优化对象进行迭代优化。当硬度、磨损量及剪切强度的权重分别为-0. 3,0. 4,-0. 3,遗传算法最大迭代次数为100,种群规模为60,交叉与变异概率分别为0. 40和0. 01时,优化组合为:碳化钨(WC)添加量(质量分数) 26. 8%、真空熔结温度1 071℃、保温时间59. 7 min。采用优化配方、
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