基于BP神经网络的静电喷涂涂膜厚度预测方法研究

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摘 要：目前，在静电喷涂作业中，喷涂参数只能根据人工经验进行设置，使喷涂工件获得理想的涂膜厚度，但这种喷涂参数的设置方法缺乏科学性，严重依赖工人的喷涂经验，且无法保证涂膜厚度控制的准确性。针对上述问题，提出一种基于BP神经网络的静电喷涂涂膜厚度预测方法，构建了神经网络模型，开展了训练样本采集实验，完成了神经网络的训练，最后采用神经网络对不同喷涂参数下的涂膜厚度进行了预测，并开展了预测对比实验。（剩余3427字）

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