基于神经网络的钢结构冷喷涂工艺优化

目前，鲜有将神经网络用于钢结构件冷喷涂工艺优化的报道。为了快速、高效、经济地提高Q235钢的耐腐蚀性能，以喷涂气体压力、喷涂气体温度、喷涂距离和喷涂粉末平均粒径为输入参数，以耐腐蚀性能（腐蚀电位）为输出参数，构建了4×16×8×1四层拓扑结构的钢结构冷喷涂工艺优化神经网络模型：对该模型进行了试验验证和生产线应用研究。结果表明：该神经网络模型具有较好的预测精度和工艺优化能力。相对预测误差为1．88％～5．19％；神经网络优化后的冷喷涂Q235钢的腐蚀电位正移了213mV，耐腐蚀性能明显提高。

超稳焙烧系统中的技术改造

针对超稳焙烧系统中存在的诸多问题 ,提出了相应的改造方法。技改后 。