本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高壓陽(yáng)極箔腐蝕工藝研究

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【摘要】：隨著科技的進(jìn)步,電子設(shè)備逐步趨于小型化,而制約電子設(shè)備小型化的重要因素就是電容器的體積。而目前,鋁箔的腐蝕擴(kuò)面效果是制約小體積高比容鋁電解電容器發(fā)展的關(guān)鍵因素。由于鋁箔腐蝕擴(kuò)面的影響因素較多、工藝較為復(fù)雜,直接制約電容器電容量的提高。本文通過對(duì)鋁箔腐蝕擴(kuò)面工藝的研究,對(duì)腐蝕的工藝參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,使腐蝕孔的均勻性和密度得到了提高,獲得了小體積鋁電解電容器所需要的高壓陽(yáng)極箔。本研究為了獲得腐蝕工藝的最優(yōu)參數(shù),使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、正交試驗(yàn)、掃描電鏡等方法對(duì)腐蝕工藝的腐蝕時(shí)間、電流密度、腐蝕液成分、腐蝕溫度等因素進(jìn)行了分析,總結(jié)了這些因素對(duì)腐蝕箔比容及折彎強(qiáng)度的影響規(guī)律;同時(shí),對(duì)硫酸、鹽酸濃度及其濃度配比等對(duì)鋁箔發(fā)孔的影響規(guī)律進(jìn)行了重點(diǎn)分析與研究。具體內(nèi)容如下:首先,根據(jù)先前的試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)鋁箔腐蝕工藝設(shè)計(jì)正交試驗(yàn),對(duì)影響鋁箔腐蝕效果的工藝參數(shù)進(jìn)行了初步界定。發(fā)孔工藝的待優(yōu)化參數(shù)的初步范圍:腐蝕溫度73~79℃,腐蝕時(shí)間50~70 s,電流密度0.25~0.35 A/cm2,硫酸濃度2.5~3.5 mol/l,鹽酸濃度0.8~1.2 mol/l;擴(kuò)孔工藝的待優(yōu)化參數(shù)的初步范圍:腐蝕液溫度74~78℃,腐蝕時(shí)間11~13 min,硝酸濃度1.8~2.2 mol/l。其次,以對(duì)發(fā)孔工藝起決定作用的影響因素為變量,以腐蝕擴(kuò)面效果作為優(yōu)化的目標(biāo),建立工藝預(yù)測(cè)模型。即以腐蝕溫度、腐蝕時(shí)間、腐蝕電流密度、硫酸濃度、鹽酸濃度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策變量,腐蝕箔的折彎強(qiáng)度和比容做為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化目標(biāo),同時(shí)對(duì)多種優(yōu)化算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行比較分析,最后結(jié)合試驗(yàn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇了思維進(jìn)化算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、閾值進(jìn)行優(yōu)化,最終達(dá)到提高預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度和訓(xùn)練速度的目的。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,采用思維進(jìn)化算法優(yōu)化的模型比其他算法的預(yù)測(cè)精度高,該優(yōu)化方法能準(zhǔn)確的進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,可有效的預(yù)測(cè)復(fù)雜的腐蝕工藝參數(shù)。最后,用優(yōu)化的模型來模擬不同影響因素下的折彎強(qiáng)度和比容值,得到最優(yōu)的工藝參數(shù)組合:腐蝕溫度75℃,腐蝕時(shí)間63 s,腐蝕電流密度0.34 A/cm2,硫酸濃度2.9 mol/l,鹽酸濃度0.8 mol/l。對(duì)HCl-H2SO4混合酸腐蝕體系下的交互作用進(jìn)行了分析,得到了最佳配比下的高比容優(yōu)質(zhì)腐蝕箔。
【關(guān)鍵詞】：高壓陽(yáng)極箔 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 思維進(jìn)化算法 正交試驗(yàn) 預(yù)測(cè)模型
【學(xué)位授予單位】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP183;TM535
【目錄】：

• 中文摘要7-8
• 英文摘要8-10
• 1 緒論10-24
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 課題來源11-12
• 1.3 高壓陽(yáng)極箔腐蝕概述12-18
• 1.3.1 高壓陽(yáng)極箔腐蝕工藝12-15
• 1.3.2 高壓陽(yáng)極箔腐蝕影響因素15-18
• 1.4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-20
• 1.4.1 腐蝕技術(shù)發(fā)展18-19
• 1.4.2 腐蝕理論的發(fā)展19-20
• 1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述20-22
• 1.5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展階段20-21
• 1.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及原理21-22
• 1.5.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)22
• 1.6 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線22-24
• 1.6.1 研究?jī)?nèi)容22-23
• 1.6.2 技術(shù)路線23-24
• 2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及算法優(yōu)化24-30
• 2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)24
• 2.2 BP算法基本原理24-26
• 2.3 標(biāo)準(zhǔn)BP算法局限性26-27
• 2.4 BP算法的優(yōu)化27-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 3 思維進(jìn)化算法30-39
• 3.1 思維進(jìn)化算法概述30
• 3.2 思維進(jìn)化算法的術(shù)語(yǔ)和基本概念30-33
• 3.3 思維進(jìn)化算法的流程33-37
• 3.4 思維進(jìn)化算法的特點(diǎn)及其與遺傳算法的比較37
• 3.5 思維進(jìn)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)37-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 4 鋁箔腐蝕試驗(yàn)39-50
• 4.1 試驗(yàn)材料與方法39-43
• 4.1.1 試驗(yàn)材料及儀器39-40
• 4.1.2 試驗(yàn)方法40-43
• 4.2 正交試驗(yàn)43-49
• 4.2.1 發(fā)孔正交試驗(yàn)44-47
• 4.2.2 擴(kuò)孔正交試驗(yàn)47-49
• 4.3 本章小結(jié)49-50
• 5 思維進(jìn)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋁箔腐蝕工藝優(yōu)化建模50-58
• 5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋁箔腐蝕工藝優(yōu)化設(shè)計(jì)50-52
• 5.1.1 訓(xùn)練樣本收集50
• 5.1.2 網(wǎng)絡(luò)輸入輸出的確定50-51
• 5.1.3 網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定51-52
• 5.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定52
• 5.1.5 樣本預(yù)處理52
• 5.2 思維進(jìn)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體步驟52-55
• 5.2.1 生成初始群體53
• 5.2.2 思維進(jìn)化算法的適應(yīng)度函數(shù)53
• 5.2.3 思維進(jìn)化算法中高得分子群體的優(yōu)化53-54
• 5.2.4 對(duì)權(quán)值進(jìn)行趨同54
• 5.2.5 對(duì)權(quán)值進(jìn)行異化54
• 5.2.6 收斂的判別54-55
• 5.3 工藝參數(shù)預(yù)測(cè)55-57
• 5.3.1 預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比55
• 5.3.2 思維進(jìn)化算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果與正交分析比較55-56
• 5.3.3 思維進(jìn)化算法與遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化比較56
• 5.3.4 最佳工藝參數(shù)優(yōu)化56-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 6 分析討論58-64
• 6.1 單一因素分析58-61
• 6.2 交互作用分析61-63
• 6.3 本章小結(jié)63-64
• 7 結(jié)論與展望64-66
• 7.1 結(jié)論64
• 7.2 展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-74
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練仿真部分程序代碼74-83
• 致謝83

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