基于人工神经网络的微弧氧化膜层厚度预测模型的建立

来源期刊：材料导报2013年第8期

论文作者：赵东山 牛宗伟 刘洪福

文章页码：158 - 162

关键词：微弧氧化;BP神经网络;膜层厚度;预测模型;

摘    要：在硅酸钠电解液体系中,采用微弧氧化技术在铝合金表面制得了均匀的陶瓷膜。将人工神经网络应用于微弧氧化工艺研究中,借助MATLAB神经网络工具箱,建立了具有4-12-1结构的BP神经网络模型,该模型很好地学习了微弧氧化电解液参数和膜层厚度之间的映射关系;对膜层的厚度进行了预测,并采用正交试验对电解液参数进行了优化。结果表明,该网络收敛速度较快,预测值与实际值基本吻合,平均预测误差仅为1.93%。当Na2SiO3质量浓度为6g/L、H3BO3质量浓度为1.5g/L、KOH质量浓度为0.5g/L、H2O2质量浓度为0.6g/L时,膜层的厚度达到最大值183μm。