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结合LHD算法与MLP神经网络优化铝合金清洗剂配方

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The optimization of aluminumalloy cleaner formulasby combining the LHD algorithmwith MLPneural networks.

摘要: 针对传统的配方设计方法繁琐费时、物料损耗多、优化效果差的缺陷,将拉丁超立方设计(LHD)算法与多层感知器(MLP)神经网络相结合,形成铝合金清洗剂配方优化的新方法。利用LHD算法全面探索参数空间和 MLP 神经网络的高效建模能力,成功优化了铝合金清洗剂配方。经过优化的配方,净洗力从 87.9 %,提升到 98.24 %,腐蚀量从 4.2 mg,下降到0.3 mg。对模型预测数据与实验数据进行回归直线拟合后,大于 0.98,证明预测与实验数据保持一致性。

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[V1] 2024-01-23 16:04:46 ChinaXiv:202401.00259V1 下载全文
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