基于RBF神经网络的镍基TiN纳米复合镀层显微硬度的预测研究
- 作者：刘新功吴蒙华王元刚王邦国
- 会议时间：2011-10-22
- 关键词：镍基纳米复合镀层 ; 显微硬度 ; 预测模型 ; 径向基函数神经网络
- 作者单位：大连大学机械工程学院,辽宁大连116622
- 母体文献：第14届全国特种加工学术会议论文集
- 会议名称：第14届全国特种加工学术会议
- 会议地点：苏州
- 主办单位：中国机械工程学会
- 语种：chi
- 分类号：TQ1;TH1
摘要
针对神经网络在预测复合镀层性能方面的应用及传统BP神经网络存在缺陷的情况,通过对RBF神经网络基本原理和特点的研究,建立了利用RBF神经网络对Ni-TiN纳米复合镀层显微硬度进行预测的模型,通过实验数据验证了所建立的RBF神经网络模型具有很高的精确度,其最小相对误差可达0.62%,且建立的预测模型具有优化工艺参数的功能,对预测复合镀层的其它性能具有指导意义.