RBF神经网络在Cu-Al2O3复合电镀工艺中的应用

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采用复合电镀工艺制备了Cu-Al2O3复合镀层。用X射线衍射仪表征了镀层的微观结构,计算出平均晶粒尺寸,并用维氏硬度计测量了镀层的显微硬度。将电流密度和镀液中Al2O3微粒的质量浓度作为输入变量,并将镀层的平均晶粒尺寸和显微硬度作为输出结果,建立了RBF神经网络。仿真结果表明:RBF神经网络具有较强的预测能力,其预测结果与实测结果较为接近,平均误差约为0.15%,为Cu-Al2O3复合电镀工艺优化提供了参考。
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