正交试验协同BP神经网络模型预测化学镀Ni-W-P的沉积速率.pdf

"BP神经网络模型预测化学镀Ni-W-P的沉积速率" 本研究论文的主要内容是利用BP神经网络模型预测化学镀Ni-W-P的沉积速率。该模型通过正交试验的结果作为样本，对神经网络模型的拟合效果和预测能力进行了检验。结果表明，该神经网络模型具有较好的拟合效果和预测能力。 BP神经网络模型是目前应用最广泛的人工神经网络模型之一。该模型具有较强的非线性函数映射能力、并行分布式处理能力、容错能力、自学习和自适应能力，可以对非线性数据进行预测。在正交试验的基础上，利用BP神经网络的自适应能力，通过输入有代表性的训练样本并对已有数据进行学习归纳，进而实现对非线性数据的预测。 沉积速率是化学镀的重要指标之一。目前有关化学镀沉积速率的研究多限于单纯的测试。本文在正交试验的基础上，利用BP神经网络的优点对化学镀Ni-W-P的沉积速率进行了预测，为化学镀沉积速率的研究提供了新思路。 在本研究中，BP神经网络模型的结构为三层结构(4X9X1)，输入因子为硫酸鎳、钩酸钠、次磷酸钠和柠檬酸钠的质量浓度，输出因子为沉积速率。通过结构优化确定了该神经网络模型的参数，并对神经网络模型的拟合效果和预测能力进行了检验。 正交试验作为一种研究多因素多水平的设计方法，已经在很多领域的研究中得到普遍应用。在本研究中，正交试验结果作为样本，对神经网络模型的拟合效果和预测能力进行了检验。 实验材料及方法：采用304不锈钢作为基体，基体预处理工艺流程为砂纸打磨、机械抛光、超声波清洗、碱性除油、去离子水清洗、盐酸浸蚀、去离子水清洗、晾干备用。采用分析纯的硫酸鎳、次磷酸钠、鹄酸钠、柠檬酸钠、乳酸和硫酸钱，按照一定的原则及严格的操作要求配制化学镀液。 本研究论文的主要贡献是提出了一种基于BP神经网络模型的化学镀Ni-W-P的沉积速率预测方法，该方法可以对化学镀Ni-W-P的沉积速率进行准确的预测，为化学镀行业的发展提供了新的思路和方法。