基于神经网络遗传算法的超疏水涂层优化

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目的 探究超疏水涂层各成分的含量对涂层水接触角和导热系数的影响,找到最优成分组合,使涂层水接触角和导热系数同时获得最大值.方法 根据设计的L25(55)正交试验,制作和测试涂层试样,借助Matlab软件建立结构为5-8-2的BP神经网络,通过正交试验结果训练和测试神经网络,得到涂层水接触角和导热系数的预测模型.调用训练好的预测模型,采用遗传算法对涂层各成分含量进行全局寻优.使用寻优得到的参数和调整后的参数进行试验,检验寻优计算结果.结果 BP神经网络预测模型水接触角的最大误差为0.06198,导热系数的最大误差为0.06577.基于遗传算法的优化结果,涂层成分(质量分数)为纳米SiO210.1%+TiO26.4%+碳粉5%+纳米石墨烯0.6%+MTES 1.8%时,涂层的水接触角达到164.24°,导热系数达到14.19 W/(m·K),其误差分别为3.80%和2.31%.采用调整后的参数进行试验,测试得到涂层的水接触角为155.02°,导热系数为13.25 W/(m·K),其误差分别5.64%和5.58%.结论 通过BP神经网络预测模型和遗传算法寻优,可以使涂层的水接触角和导热系数都获得较大的提高.
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