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為了對(duì)等離子噴焊工芑參欻進(jìn)行優(yōu)仳，提髙噴焊層的質(zhì)量，通過(guò)徑向基函數(shù)（ radical basis function，RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型和非支配排序遺傳算法（ non dominated sorting genetic algorithmⅡ，NSCA-Ⅱ）遺傳算法相結(jié)合的方法，對(duì)等離子噴焊試驗(yàn)數(shù)據(jù)，基于 MATLAB平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練，以此來(lái)構(gòu)建顯微硬度、磨損量和稀釋率的近似模型，利用NSG∧-Ⅱ遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行下一步的多目標(biāo)優(yōu)化，最終得到帕累托最優(yōu)解集，研究了工藝參數(shù)間的交互作用。結(jié)果表明：利用RBF-NSGA-Ⅱ遺傳算法比響應(yīng)面法能更顯著地提高噴焊層質(zhì)量?？梢?jiàn)對(duì)等離子噴焊工芑的優(yōu)化具有一定的參考價(jià)值。
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