建立了基于遺傳算法和誤差反傳（GA-BP）神經網絡的化學氣相滲透（CVI）工藝參數優(yōu)化模型。以新型等溫CVI工藝制備C/C復合材料時采集的實驗數據作為模型評價樣本,分析了主要可控影響因素（沉積溫度、前驅氣體分壓與滯留時間等）對C/C復合材料制件密度及其密度均勻性的作用規(guī)律。在該模型指導下,樣本的期望密度和實測密度最大誤差不超過6.2%,密度差最大誤差不超過8.2%。實驗結果也證明了該模型具有較高的精度和良好的泛化能力,可以用于CVI工藝參數的優(yōu)化。 

【文章來源】：復合材料學報. 2016,33(11)北大核心EICSCD

【文章頁數】：8 頁

【文章目錄】：
1 GA-BP神經網絡預測模型
    1.1 BP網絡結構的確定
    1.2 GA優(yōu)化初始權值和閾值
        (1)染色體編碼
        (2)目標函數與適應度函數的確定
    1.3 BP網絡的訓練
        (1)輸入樣本的預處理
        (2)GA的初始化
        (3)最優(yōu)染色體的解碼
        (4)訓練BP網絡
2 基于GA-BP神經網絡模型的CVI工藝參數優(yōu)化
    2.1 網絡模型精度驗證
    2.2 C/C復合材料密度預測和工藝參數優(yōu)化
3 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]C/C復合材料CVI過程模擬仿真[D]. 郭春付.華中科技大學 2011



本文編號：3463590