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為了對等離子噴焊工芑參欻進行優仳，提髙噴焊層的質量，通過徑向基函數（ radical basis function，RBF）神經網絡近似模型和非支配排序遺傳算法（ non dominated sorting genetic algorithmⅡ，NSCA-Ⅱ）遺傳算法相結合的方法，對等離子噴焊試驗數據，基于 MATLAB平臺進行訓練，以此來構建顯微硬度、磨損量和稀釋率的近似模型，利用NSG∧-Ⅱ遺傳算法對模型進行下一步的多目標優化，最終得到帕累托最優解集，研究了工藝參數間的交互作用。結果表明：利用RBF-NSGA-Ⅱ遺傳算法比響應面法能更顯著地提高噴焊層質量。可見對等離子噴焊工芑的優化具有一定的參考價值。
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