基于遗传算法的涂层转接工艺优化
孙书刚,朱昱,钱兵,李小武,倪红军
2020, 42(2):
72-75.
摘要
(
289 )
PDF (288KB)
(
853
)
相关文章 |
多维度评价
为了优化涂层转接工艺与配方,提升转接涂层综合性能,在经验证的BP神经网络模型基础上进行优化设计,利用遗传算法以涂层的硬度、磨损量及剪切强度加权和最小为评价指标,以涂层的配方、真空熔结温度、保温时间为优化对象进行迭代优化。当硬度、磨损量及剪切强度的权重分别为-0.3,0.4,-0.3,遗传算法最大迭代次数为100,种群规模为60,交叉与变异概率分别为0.40和0.01时,优化组合为:碳化钨(WC)添加量(质量分数)26.8%、真空熔结温度1071℃、保温时间59.7min。采用优化配方、涂层转接工艺后制备的复合涂层硬度高达63.6HRC、磨损量仅为101mg,剪切强度为157.2MPa。表明遗传算法对涂层配方、转接工艺进行优化的方式科学、有效,优化后的复合涂层综合性能得到较大的提升。