资料介绍
为了对等离子喷焊工芑参欻进行优仳,提髙喷焊层的质量,通过径向基函数( radical basis function,RBF)神经网络近似模型和非支配排序遗传算法( non dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSCA-Ⅱ)遗传算法相结合的方法,对等离子喷焊试验数据,基于 MATLAB平台进行训练,以此来构建显微硬度、磨损量和稀释率的近似模型,利用NSG∧-Ⅱ遗传算法对模型进行下一步的多目标优化,最终得到帕累托最优解集,研究了工艺参数间的交互作用。结果表明:利用RBF-NSGA-Ⅱ遗传算法比响应面法能更显著地提高喷焊层质量。可见对等离子喷焊工芑的优化具有一定的参考价值。
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