结合LHD算法与MLP神经网络优化铝合金清洗剂配方

分类： 化学 >> 应用化学 提交时间： 2024-01-23

林瑞祥 何培浩

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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