开发用于预测等离子喷涂沉积效率的专业系统

沉积效率（DE）是等离子喷涂的一项关键性能指标，由数十个内在和外在影响因素共同决定。由于各影响因素之间存在非线性和复杂的相互依存关系，提高沉积效率一直是等离子喷涂工艺开发中的一项具有挑战性的工作。因此，采用现代计算机辅助算法来克服这些复杂性势在必行。本研究开发了一个专家系统，利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和支持向量机（SVM）根据工艺参数预测 DE。开发的专家系统由两个子系统组成：(1) 使用作者之前工作中的 SVM 模型，根据模拟数据集，从不同的工艺参数预测飞行中粒子的特性；(2) 开发 ANFIS，根据实验数据集，从飞行中粒子的特性预测 DE。结果表明，所开发的专家系统能够精确估计 DE，均方根误差 (RMSE) 约为 1.1%。通过预测每组工艺参数的 DE 值，所提出的系统可实现可持续的、具有成本效益的涂层。

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最初发表于《Journal of Thermal Spray Technology》（第 32 卷，第 643-656 页，2023 年）
作者：Robert Vaßen、Tobias Kalfhaus、Christoph Vorkötter、Yoo Jung Sohn、Susan Conze，Lutz-Michael Berger。