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摘要
烧结工艺是影响压电陶瓷成品质量的关键工艺，涉及影响因素众多，具有非线性、滞后性的特点，导致烧成品的质量难以保证。针对这一难题，本文通过分析烧结过程中陶瓷微观结构的变化，提出平均晶粒尺寸和烧成密度两个间接质量指标，并与压电性能指标间的关系进行分析，建立质量预测模型，实现对烧结工艺的质量预测及控制。通过采取集成学习CatBoost算法，并结合贝叶斯超频带（BOHB）超参数优化算法，以五折交叉验证的方式建立了BOHB-CatBoost质量预测模型。最后，结合RMSE和R2两个指标评估模型的性能，并与其它预测模型进行对比，验证了该模型具有更高的预测精度以及稳健性，对压电陶瓷的烧结生产过程具有较好的指导意义。
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