基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-粒子群算法PDPhSM基納米復(fù)合薄膜的性能預(yù)測與工藝優(yōu)化.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文通過大量的試驗,對激光燒蝕制備新型有機(jī)硅聚合物聚二苯基硅亞甲基硅烷(PDPhSM)基納米復(fù)合薄膜工藝中的影響因素進(jìn)行了研究,初步掌握了該工藝的一般規(guī)律。在分析實驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上確定了實驗樣本集,分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對PDPhSM基納米復(fù)合薄膜的制備工藝與聚合效率之間的關(guān)系進(jìn)行建模,并預(yù)測其聚合效率。結(jié)果表明,兩個模型都可以正確地反映制備工藝和聚合效率之間的內(nèi)在規(guī)律,期望值和網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值之間相對誤差都在4%以內(nèi),但RBF神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更精確,更可靠地逼近它們之間的非線性關(guān)系。 本文根據(jù)激光燒蝕制備PDPhSM基納米復(fù)合薄膜工藝的特點,利用建立好的徑向基函數(shù)(RBF)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,應(yīng)用粒子群算法對其工藝進(jìn)行優(yōu)化,獲得了比遺傳算法更為滿意的結(jié)果。粒子群算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的提出,無疑為解決多維非線性系統(tǒng)及模型未知系統(tǒng)的優(yōu)化問題提供了一個嶄新而有效的途徑。這一新技術(shù)可望在材料工藝優(yōu)化研究中的進(jìn)一步推廣及其在材料計算機(jī)輔助設(shè)計方面獲得

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