基于PSO-BP模型的低碳Fe-Ni合金涂层等离子熔覆的硬度预测与优化
ID:241 View Protection:ATTENDEE Updated Time:2020-10-21 20:10:50 Hits:832 Poster Presentation

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Abstract
摘要:采用等离子熔覆的方法,探讨了影响低碳合金涂层硬度的因素。以熔覆电流、扫描速度、离子气流量和热处理温度作为神经网络的输入参数,以硬度作为输出参数。利用线性回归模型、BP神经网络和PSO-BP神经网络进行了模拟预测,验证了三种模型的预测精度。结果表明,在0℃至600℃时,线性回归模型的平均相对误差为12.69%,BP神经网络模型的平均相对误差为14.22%,PSO-BP模型的误差为2.85%。其中,PSO-BP模型拟合的效果较好,预测结果与测试值的误差较小。
关键词:高锰钢;Fe-Ni合金涂层;等离子熔覆;神经网络;显微硬度

备注:口头报告
报告人:胡明强,19924303154,dahutu985@163.com
Keywords
高锰钢;Fe-Ni合金涂层;等离子熔覆;神经网络;显微硬度
Speaker
胡明强
广东工业大学材料与能源学院

Submission Author
胡永俊 广东工业大学材料与能源学院
胡明强 广东工业大学材料与能源学院
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