CVD法制备B-C陶瓷的沉积效率对于自愈合陶瓷基复合材料(CMC-SH)的最终性能关系重要.本文结合BP神经网络和遗传算法,建立了B-C陶瓷CVD工艺参数优化方法.首先应用BP神经网络对其试验数据进行训练,训练后的网络作为映射工艺参数与性能指标之间的复杂非线性关系的数学模型,并用该网络预测的性能输出作为目标函数求解的方法,以沉积温度、沉积时间、前驱体BCl3/CH4比例和前驱体H2/CH4比例为设计变量,采用遗传算法对变量进行优化,从而实现平均增重率和沉积速度确定的工艺参数的优化.本文将BP神经网络与遗传算法有机结合起来建立B-C陶瓷CVD制备工艺参数优化系统,以期获得最佳的B-C陶瓷沉积效率.
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