基于BP神经网络与遗传算法的镍-钴合金电镀工艺参数优化

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建立了三层BP神经网络,并将遗传算法引入BP神经网络模型中,以L16(4^4)正交试验的数据作为训练样本,建立电镀工艺参数与镍-钴合金镀层显微硬度之间的映射关系。以显微硬度达到最大值为优化目标,运用BP神经网络与遗传算法对电镀工艺参数进行优化。在给定的电镀工艺参数范围内,得出显微硬度达到最大值时对应的电镀工艺参数为:电流密度2A/dm2,镀液pH值4.0,氨基磺酸钴50g/L,镀液温度50℃。
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