【摘 要】
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将基于模糊C均值聚类算法的T-S模糊模型用于辨识大型轴类零件的高速电弧喷涂（HVAS）涂层的力学性能。该方法结合递推最小二乘法辨识后件参数,可以提高收敛速度和增强模型的泛化
【机 构】
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重庆工商大学废油资源化技术与装备教育部工程研究中心
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将基于模糊C均值聚类算法的T-S模糊模型用于辨识大型轴类零件的高速电弧喷涂（HVAS）涂层的力学性能。该方法结合递推最小二乘法辨识后件参数,可以提高收敛速度和增强模型的泛化性能;以3Cr13丝材的喷涂涂层为例,建立了喷涂电压、喷涂电流、喷涂距离和气源压力四个影响因子到涂层强度的非线性映射。仿真结果表明,所建T-S模糊模型具有较好的学习和泛化能力,在辨识力学性能中效果较好。最后利用该模型优化高速电弧喷涂的工艺参数,找出了最佳工艺参数的范围。
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