神经网络与遗传算法应用于离子镀膜性能预报与工艺优化

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以多弧离子镀(TiAl)N膜为例,建立了模层性能预报神经网络模型;将神经网络模型与遗传算法结合,建立了实现工艺参数优化(设计)的遗传算法模块.实验结果验证了性能预报神经网络模型与工艺优化遗传算法模块的可靠性,为解决离子镀膜性能预报与工艺优化设计问题提供了一条先进、合理的途径. Taking the multi-arc ion plating (TiAl) N film as an example, a neural network model of mold layer performance prediction was established. By combining the neural network model and genetic algorithm, a genetic algorithm module was established to optimize the process parameters. The experimental results verify the reliability of the performance prediction neural network model and process optimization genetic algorithm module, and provide an advanced and reasonable approach to solve the problem of ion plating performance prediction and process optimization design.
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