基于RSM的电铸自支撑金刚石-镍复合膜参数优化
[Abstract]:In order to improve the production quality of electroforming self-supporting diamond-nickel composite film, an improved response surface model was studied, and the multi-response parameters of electroforming process were optimized. Methods the deposition parameters of electroforming self-supporting diamond-nickel composite film were studied. On the basis of stepwise regression, the regression model between factor and response is constructed by response surface method. The model is explained, analyzed and tested by the analytical method of experimental design. Taking response prediction ability index as weight, the synthetic regression model is obtained by weighting. The multi-response parameter optimization is converted into single response parameter optimization, which makes the optimization result of parameter optimization give priority to the response with strong prediction ability, and improves the overall optimization effect of process parameters. Finally, taking the synthetic regression model as the objective function, the constrained minimization function method is used to search the optimal parameter combination in the interval range, and the direction of parameter improvement is given. Results the optimal parameters obtained by the constrained minimization function method were as follows: Diamond content 16 g / L, cathode current density 0.6 A 路m ~ 2, deposition time 1.5 h, diamond content 16 g / L, cathodic current density 0.6 A ~ (m ~ 2), deposition time 1.5 h. According to the analysis method of the experimental design, the direction of further improvement of the parameters is given: increasing the experimental design in the region where the diamond content is greater than 16 g / L, the cathode current density is less than 0.6 A / m ~ 2, and the deposition time is less than 1.5 h. In order to obtain better parameter combination. Conclusion the application of quality tools, quality improvement methods and statistical analysis methods to the material preparation process can improve the effectiveness of the optimal process parameter selection, reduce the blindness of the experimental design and the possibility of achieving the global optimization of the parameters.
【作者单位】: 郑州航空工业管理学院管理工程学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(U1404702) 航空科学基金项目(2014ZG55021) 河南省科技攻关计划项目(162102210083) 郑州航空工业管理学院研究生教育创新计划基金(2016CX015)~~
【分类号】:TG174.44
【参考文献】
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