网站建设cach目录,哈尔滨seo优化排名推广,店铺设计装修图片,网络系统定级备案✅作者简介#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者#xff0c;擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。#x1f34e; 往期回顾关注个人主页#xff1a;Matlab科研工作室#x1f447; 关注我领取海量matlab电子书和…✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、背景一柔性电路喷墨打印工艺的重要性与挑战柔性电路以其可弯曲、轻薄等特性在现代电子设备如智能手机、可穿戴设备、柔性显示屏等领域得到广泛应用。喷墨打印技术作为制造柔性电路的一种新兴方法具有成本低、图案设计灵活、可实现大面积制造等优点。然而喷墨打印工艺涉及多个复杂的参数如喷头温度、墨水黏度、打印速度、喷头与基板间距等这些参数相互影响共同决定了打印质量包括线路的分辨率、导电性、均匀性等。如何精确调控这些参数以获得高质量的柔性电路成为该领域的研究重点与挑战。二优化算法的需求传统的试错法或经验调整方式在优化喷墨打印工艺参数时效率低下且难以找到全局最优解。因此需要引入智能优化算法来自动搜索最优参数组合。不同的优化算法具有各自的特点和适用范围单一算法可能在某些方面存在局限性如容易陷入局部最优、收敛速度慢等。通过多算法对比分析能够深入了解各算法的性能选择最适合柔性电路喷墨打印工艺优化的算法或结合多种算法的优势开发更有效的优化策略。三RSM - IGWO 算法的提出响应面法RSM是一种用于建立输入变量工艺参数与输出响应打印质量指标之间关系模型的统计方法。灰狼优化算法GWO模拟灰狼群体的狩猎行为在优化问题中展现出较好的性能。然而传统 GWO 在处理复杂优化问题时存在收敛精度不高、易早熟等问题。因此提出改进的灰狼优化算法IGWO并将其与 RSM 相结合形成 RSM - IGWO 算法旨在更有效地解决柔性电路喷墨打印工艺优化问题。二、原理一响应面法RSM原理⛳️ 运行结果 基于RSM-IGWO的柔性电路喷墨打印工艺优化 1. 输入实验数据...实验数据加载完成共17组实验2. 建立RSM回归模型...电阻回归模型系数 Y1 (Ω):Y1 133.9125 -7.5605A 0.3140B -5.8008C 0.0085AB 0.1067AC -0.0292BC 0.0824A^2 -0.0011B^2 0.3400C^2线宽回归模型系数 Y2 (μm):Y2 8510.5663 -233.1573A -59.0600B 70.3171C 0.7211AB -2.8138AC 0.5657BC 1.8460A^2 0.1101B^2 -2.4251C^23. 模型检验与方差分析...电阻回归模型:R² 0.9905, 调整R² 0.9783, 预测R² 0.8906, F统计量 81.05线宽回归模型:R² 0.9928, 调整R² 0.9836, 预测R² 0.9110, F统计量 107.844. 生成方差分析表...表3 电阻回归模型的方差分析表:--------------------------------------------------------------------来源 均方差 F值 P值--------------------------------------------------------------------模型 317.888 81.05 0.0001A 1291012.9779 2962494.9502 0.3579B 16505.2788 37874.7587 0.0005C 36148.0187 82949.0675 0.0001AB 25743.5781 59073.9377 0.2302AC 9625.6000 22087.9200 0.0018BC 9861.2500 22628.6674 0.0304A² 183225.9172 420449.5723 0.0003B² 6528.6138 14981.2479 0.7545C² 4419.6192 10141.7257 0.0001失拟项 2.1789 5.0000 0.1738--------------------------------------------------------------------5. 绘制响应曲面图...3. 建立综合目标函数...综合目标函数建立完成权重电阻0.5线宽0.54. 设置算法对比参数...维度: 3, 种群大小: 30, 最大迭代: 80, 独立运行: 30次5. 运行各算法进行优化对比...--- 运行 IGWO 算法 ---IGWO: 已完成 5/30 次运行IGWO: 已完成 10/30 次运行IGWO: 已完成 15/30 次运行IGWO: 已完成 20/30 次运行IGWO: 已完成 25/30 次运行IGWO: 已完成 30/30 次运行IGWO 完成平均适应度: 0.0814, 标准差: 0.0000--- 运行 MOA 算法 ---MOA: 已完成 5/30 次运行MOA: 已完成 10/30 次运行MOA: 已完成 15/30 次运行MOA: 已完成 20/30 次运行MOA: 已完成 25/30 次运行MOA: 已完成 30/30 次运行MOA 完成平均适应度: 0.0814, 标准差: 0.0000--- 运行 HHO 算法 ---HHO: 已完成 5/30 次运行HHO: 已完成 10/30 次运行HHO: 已完成 15/30 次运行HHO: 已完成 20/30 次运行HHO: 已完成 25/30 次运行HHO: 已完成 30/30 次运行HHO 完成平均适应度: 0.0814, 标准差: 0.0000--- 运行 LSO 算法 ---LSO: 已完成 5/30 次运行LSO: 已完成 10/30 次运行LSO: 已完成 15/30 次运行LSO: 已完成 20/30 次运行LSO: 已完成 25/30 次运行LSO: 已完成 30/30 次运行LSO 完成平均适应度: 0.0815, 标准差: 0.0001--- 运行 SSA 算法 ---SSA: 已完成 5/30 次运行SSA: 已完成 10/30 次运行SSA: 已完成 15/30 次运行SSA: 已完成 20/30 次运行SSA: 已完成 25/30 次运行SSA: 已完成 30/30 次运行SSA 完成平均适应度: 0.0814, 标准差: 0.0000--- 运行 BES 算法 ---BES: 已完成 5/30 次运行BES: 已完成 10/30 次运行BES: 已完成 15/30 次运行BES: 已完成 20/30 次运行BES: 已完成 25/30 次运行BES: 已完成 30/30 次运行BES 完成平均适应度: 0.0833, 标准差: 0.00136. 统计结果分析...算法 平均适应度 标准差 最好适应度 最差适应度 平均时间(s)IGWO 0.0814 0.0000 0.0814 0.0814 0.0015MOA 0.0814 0.0000 0.0814 0.0815 0.0052HHO 0.0814 0.0000 0.0814 0.0814 0.0042LSO 0.0815 0.0001 0.0814 0.0815 0.0017SSA 0.0814 0.0000 0.0814 0.0814 0.0013BES 0.0833 0.0013 0.0816 0.0856 0.20907. 统计检验Wilcoxon秩和检验...Wilcoxon秩和检验与IGWO对比:对比算法 p值 显著性MOA 0.0000 显著HHO 0.0006 显著LSO 0.0000 显著SSA 0.0021 显著BES 0.0000 显著8. 确定最优工艺参数...IGWO得到的最优工艺参数:打印速度 A 39.8 → 40 mm/s基板温度 B 120.0 → 120 ℃打印层数 C 8.2 → 8 层最优参数下的预测值:电阻 6.739 Ω线宽 147.437 μm7. 实现改进灰狼算法(IGWO)...8. LHS与随机抽样对比...12. 实验验证...电阻平均相对误差 3.88%线宽平均相对误差 2.91%13. TOPSIS评价...第32组(最优参数)的相对接近度 1.0000排名第27 复现完成 最优工艺参数打印速度40 mm/s基板温度120 ℃打印层数8层最优参数下的电阻预测值6.739 Ω线宽预测值147.437 μm电阻平均相对误差3.88%线宽平均相对误差2.91% 部分代码lu [lb .* ones(1, dim); ub .* ones(1, dim)];% Initialize alpha, beta, and delta positionsAlpha_poszeros(1,dim);Alpha_scoreinf; %change this to -inf for maximization problemsBeta_poszeros(1,dim);Beta_scoreinf; %change this to -inf for maximization problemsDelta_poszeros(1,dim);Delta_scoreinf; %change this to -inf for maximization problems% Initialize the positions of wolvesPositionsinitialization(N,dim,ub,lb);Positions boundConstraint (Positions, Positions, lu);% Calculate objective function for each wolffor i1:size(Positions,1)Fit(i) fobj(Positions(i,:));end% Personal best fitness and position obtained by each wolfpBestScore Fit;pBest Positions;neighbor zeros(N,N);Convergence_curvezeros(1,Max_iter);iter 0;% Loop counter%% Main loopwhile iter Max_iterfor i1:size(Positions,1)fitness Fit(i);% Update Alpha, Beta, and Deltaif fitnessAlpha_scoreAlpha_scorefitness; % Update alphaAlpha_posPositions(i,:);endif fitnessAlpha_score fitnessBeta_scoreBeta_scorefitness; % Update betaBeta_posPositions(i,:);endif fitnessAlpha_score fitnessBeta_score fitnessDelta_scoreDelta_scorefitness; % Update deltaDelta_posPositions(i,:);endend%% Calculate the candiadate position Xi-GWOa2-iter*((2)/Max_iter); % a decreases linearly from 2 to 0% Update the Position of search agents including omegasfor i1:size(Positions,1)for j1:size(Positions,2)r1rand(); % r1 is a random number in [0,1]r2rand(); % r2 is a random number in [0,1]A12*a*r1-a; % Equation (3.3)C12*r2; % Equation (3.4)D_alphaabs(C1*Alpha_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 1X1Alpha_pos(j)-A1*D_alpha; % Equation (3.6)-part 1r1rand();r2rand();A22*a*r1-a; % Equation (3.3)C22*r2; % Equation (3.4)D_betaabs(C2*Beta_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 2X2Beta_pos(j)-A2*D_beta; % Equation (3.6)-part 2r1rand();r2rand();A32*a*r1-a; % Equation (3.3)C32*r2; % Equation (3.4)D_deltaabs(C3*Delta_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 3X3Delta_pos(j)-A3*D_delta; % Equation (3.5)-part 3X_GWO(i,j)(X1X2X3)/3; % Equation (3.7)endX_GWO(i,:) boundConstraint(X_GWO(i,:), Positions(i,:), lu);Fit_GWO(i) fobj(X_GWO(i,:));end%% Calculate the candiadate position Xi-DLHradius pdist2(Positions, X_GWO, euclidean); % Equation (10)dist_Position squareform(pdist(Positions));r1 randperm(N,N);for t1:Nneighbor(t,:) (dist_Position(t,:)radius(t,t));[~,Idx] find(neighbor(t,:)1); % Equation (11)random_Idx_neighbor randi(size(Idx,2),1,dim);for d1:dimX_DLH(t,d) Positions(t,d) rand .*(Positions(Idx(random_Idx_neighbor(d)),d)...- Positions(r1(t),d)); % Equation (12)endX_DLH(t,:) boundConstraint(X_DLH(t,:), Positions(t,:), lu);Fit_DLH(t) fobj(X_DLH(t,:));end%% Selectiontmp Fit_GWO Fit_DLH; % Equation (13)tmp_rep repmat(tmp,1,dim);tmpFit tmp .* Fit_GWO (1-tmp) .* Fit_DLH;tmpPositions tmp_rep .* X_GWO (1-tmp_rep) .* X_DLH;%% Updatingtmp pBestScore tmpFit; % Equation (13)tmp_rep repmat(tmp,1,dim);pBestScore tmp .* pBestScore (1-tmp) .* tmpFit;pBest tmp_rep .* pBest (1-tmp_rep) .* tmpPositions;Fit pBestScore;Positions pBest;%%iter iter1;neighbor zeros(N,N);Convergence_curve(iter) Alpha_score;endendfunction Positionsinitialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no1Positionsrand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no1for i1:dimub_iub(i);lb_ilb(i);Positions(:,i)rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)lb_i;endendend%This function is used for L-SHADE bound checkingfunction vi boundConstraint (vi, pop, lu)% if the boundary constraint is violated, set the value to be the middle% of the previous value and the bound%[NP, D] size(pop); % the population size and the problems dimension 参考文献[1]Xuehong,Chen,Feng,et al.Optimization of enzymatic clarification of green asparagus juice using response surface methodology.[J].Journal of Food Science, 2012.DOI:10.1111/j.1750-3841.2012.02738.往期回顾扫扫下方二维码