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电化学刻蚀超疏水表面的多目标优化
文献摘要：
为了实现电化学加工参数的优化组合,提出基于神经网络和遗传算法相结合的多目标优化方法.采用人工神经网络和反向传播算法对试验建立了预测模型.根据训练样本和测试样本的误差分析了网络模型的预测精度.采用多目标优化方法非支配排序遗传算法II对神经网络模型进行优化.试验结果表明,该模型在预测TA15表面疏水性方面具有较高的适用性和准确性,最佳结果的预测误差率仅为8.0293％,并预测了一个pareto最优集,可用于电化学刻蚀后表面疏水性的预测和分析.
文献关键词：
电化学刻蚀;超疏水表面;神经网络;遗传算法;模型预测;多目标优化
中图分类号：
作者姓名：
马宁;秦志程;张正祎
作者机构：
沈阳航空航天大学 机电工程学院,沈阳110136
文献出处：
引用格式：
[1]马宁;秦志程;张正祎-.电化学刻蚀超疏水表面的多目标优化)[J].沈阳航空航天大学学报,2022(04):19-26
A类：
B类：
电化学刻蚀,超疏水表面,电化学加工,加工参数,优化组合,多目标优化方法,人工神经网络,反向传播算法,训练样本,误差分析,非支配排序遗传算法,II,TA15,表面疏水性,预测误差,误差率,pareto
AB值：
0.250602
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