ПРИМЕНЕНИЕ ЭВОЛЮЦИОННЫХ И РОЕВЫХ МЕТОДОВ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ НАНЕСЕНИЯ ГАЛЬВАНИЧЕСКОГО ПОКРЫТИЯ
Аннотация
Одним из ключевых параметров качества гальванических покрытий является его толщина, которая должна соответствовать техническим требованиям и обеспечивать необходимую степень защиты от коррозии, износостойкость и внешний вид покрытия. Обеспечение равномерности гальванического покрытия является одной из важных и сложных задач высокотехнологичного машиностроительного производства, для решения которой предложен ряд методов, таких как управление токовыми режимами, расположением электродов в ванне, скоростью потока электролита. Однако в большинстве случаев эти методы требуют решения задачи оптимального многопараметрического управления. Оперативная и точная оптимизация при изменении условий электролиза (электродных потенциалов, состава и свойств электролита), а также при необходимости учета многоэкстремального характера зависимости коэффициента равномерности от параметров процесса (плотности тока, межэлектродного расстояния, скорости потока электролита) является достаточно сложной и неоднозначной многофакторной задачей, ограничивающей применение классических методов для поиска глобального экстремума. В статье исследуется возможность и целесообразность использования интеллектуальных эвристических методов, таких как эволюционные и роевые, для решения данной задачи. Цель. Целью данного исследования является определение эффективности применения генетических алгоритмов и метода роя частиц для решения задачи оптимизации многопараметрического управления процессом нанесения гальванических покрытий. Материалы и методы. Для проведения исследования были использованы методы математического моделирования, методы и программные среды численного моделирования и оптимизации. Результаты. В статье произведены исследования эффективности применения эволюционных и роевых методов оптимизации применительно к процессу нанесения хромового покрытия в гальванической ванне с многими анодами при многопараметрическом управлении плотностью тока, межэлектродным расстоянием и скоростью потока электролита. Наилучшего приближения к экстремуму коэффициента равномерности позволяют достигнуть генетические алгоритмы с использованием операции мутации и метода роя частиц, при этом достижение экстремума с применением метода роя частиц достигается за меньшее количество итераций. Заключение. Результаты исследования обосновывают целесообразность применения эволюционных и роевых методов решения задачи оптимизации многопараметрического управления процессом нанесения гальванических покрытий, при этом можно добиться повышения эффективности данных методов за счет дополнительной настройки.
Ключевые слова
оптимизация, многопараметрическое управление, гальваническое покрытие, генетический алгоритм, метод роя частиц
Полный текст:
PDFDOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr240303
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.