基于神经网络和遗传算法的电沉积Ni-TiB2复合镀层工艺参数优化

作者：丁小艳; 程俊; 丁德林

来源：电镀与精饰, 2020, 42(11): 20-24.

• 工艺参数优化
• 电沉积Ni-TiB2复合镀层
• 硬度
• 神经网络
• 遗传算法

以获得高硬度Ni-TiB2复合镀层为目标,将神经网络与遗传算法相结合对电沉积Ni-TiB2复合镀层工艺参数进行优化。选择超声波功率、颗粒添加量、镀液温度、镀液pH值和电流密度作为因素,并以硬度作为评价指标,采用L16(45)正交表安排实验获取了训练样本和检验样本。构建了5-7-1型神经网络,经过训练和验证后可以比较准确的表达工艺参数与硬度之间的关系。用遗传算法对训练后的神经网络进行寻优,搜索到的最优工艺参数为:超声波功率160 W、颗粒添加量5.0 g/L、镀液温度55℃、镀液pH值4.0、电流密度5 A/dm2。重复实验验证了寻优得到的工艺参数是准确的,采用寻优工艺参数获得的Ni-TiB2复合镀层晶粒更细小且均匀性较好,平均晶粒尺寸为14.6 nm,硬度达到495 HV。

• 单位
  江苏医药职业学院; 江苏科技大学