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基于RBF神经网络的镍基TiN纳米复合镀层显微硬度的预测研究

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针对神经网络在预测复合镀层性能方面的应用及传统BP神经网络存在缺陷的情况,通过对RBF神经网络基本原理和特点的研究,建立了利用RBF神经网络对Ni-TiN纳米复合镀层显微硬度进行预测的模型,通过实验数据验证了所建立的RBF神经网络模型具有很高的精确度,其最小相对误差可达0.62％,且建立的预测模型具有优化工艺参数的功能,对预测复合镀层的其它性能具有指导意义.

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来源
《第14届全国特种加工学术会议》|2011年|430-434|共5页
会议地点苏州
作者
刘新功; 吴蒙华; 王元刚; 王邦国;
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作者单位

中国机械工程学会;

中国模具工业协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类金属复层保护;
关键词
镍基纳米复合镀层; 显微硬度; 预测模型; 径向基函数神经网络;

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