基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡-粒子群算法PDPhSM基納米復合薄膜的性能預測與工藝優(yōu)化.pdf

1、本文通過大量的試驗，對激光燒蝕制備新型有機硅聚合物聚二苯基硅亞甲基硅烷(PDPhSM)基納米復合薄膜工藝中的影響因素進行了研究，初步掌握了該工藝的一般規(guī)律。在分析實驗數(shù)據(jù)的基礎上確定了實驗樣本集，分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對PDPhSM基納米復合薄膜的制備工藝與聚合效率之間的關系進行建模，并預測其聚合效率。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)絡預測值之間相對誤差都在4％以內(nèi)，但RBF神

2、經(jīng)網(wǎng)絡較BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠更精確，更可靠地逼近它們之間的非線性關系。 本文根據(jù)激光燒蝕制備PDPhSM基納米復合薄膜工藝的特點，利用建立好的徑向基函數(shù)(RBF)人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，應用粒子群算法對其工藝進行優(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)化研究中的進一步推廣及其在材料計算機輔助設計方面獲得