苑昭闊，吳俐俊，王駿，張萍，韋增志

表面功能化

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法的超疏水涂層優(yōu)化

苑昭闊1，吳俐俊1，王駿2，張萍1，韋增志1

（1.同濟(jì)大學(xué) 機(jī)械與能源工程學(xué)院，上海 201804；2.南京同誠(chéng)節(jié)能環(huán)保裝備研究院，南京 211100）

探究超疏水涂層各成分的含量對(duì)涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)的影響，找到最優(yōu)成分組合，使涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)同時(shí)獲得最大值。根據(jù)設(shè)計(jì)的L25(55)正交試驗(yàn)，制作和測(cè)試涂層試樣，借助Matlab軟件建立結(jié)構(gòu)為5-8-2的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)正交試驗(yàn)結(jié)果訓(xùn)練和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)的預(yù)測(cè)模型。調(diào)用訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型，采用遺傳算法對(duì)涂層各成分含量進(jìn)行全局尋優(yōu)。使用尋優(yōu)得到的參數(shù)和調(diào)整后的參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)，檢驗(yàn)尋優(yōu)計(jì)算結(jié)果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型水接觸角的最大誤差為0.061 98，導(dǎo)熱系數(shù)的最大誤差為0.065 77?；谶z傳算法的優(yōu)化結(jié)果，涂層成分（質(zhì)量分?jǐn)?shù)）為納米SiO210.1%+TiO26.4%+碳粉5%+納米石墨烯0.6%+MTES 1.8%時(shí)，涂層的水接觸角達(dá)到164.24°，導(dǎo)熱系數(shù)達(dá)到14.19 W/(m·K)，其誤差分別為3.80%和2.31%。采用調(diào)整后的參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)，測(cè)試得到涂層的水接觸角為155.02°，導(dǎo)熱系數(shù)為13.25 W/(m·K)，其誤差分別5.64%和5.58%。通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和遺傳算法尋優(yōu)，可以使涂層的水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)都獲得較大的提高。

超疏水涂層；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法；水接觸角；導(dǎo)熱系數(shù)

熱泵[1-2]和冷庫(kù)[3-4]制冷系統(tǒng)蒸發(fā)器因工作環(huán)境溫度低、濕度大，極易發(fā)生結(jié)霜。霜是熱的不良導(dǎo)體，結(jié)霜會(huì)增加蒸發(fā)器的傳熱熱阻，降低換熱效率，當(dāng)結(jié)霜達(dá)到一定厚度時(shí)，還會(huì)堵塞排管以及翅片之間的通道，嚴(yán)重時(shí)蒸發(fā)器回液因吸熱不足而不能完全蒸發(fā)，甚至造成壓縮機(jī)損傷。現(xiàn)有研究[5-8]表明，超疏水表面具有很低的表面能，可以避免水滴在涂層表面附著，抑制結(jié)霜。在融霜階段，水滴在風(fēng)力和重力的作用下更易在超疏水涂層表面滑走，起到加速融霜的作用。所以，在蒸發(fā)器換熱表面噴涂超疏水涂層成為制冷系統(tǒng)蒸發(fā)器抗結(jié)霜行之有效的方法。但噴涂涂層會(huì)增加蒸發(fā)器傳熱過(guò)程的導(dǎo)熱熱阻，所以在提高涂層疏水性能的同時(shí)，還應(yīng)考慮提高涂層的導(dǎo)熱性能。本文以改性特氟龍為溶劑，以甲基三乙氧基硅烷（MTES）為低表面能物質(zhì)，以納米SiO2、TiO2[9]為添加劑，構(gòu)造微/納米多尺度結(jié)構(gòu)，同時(shí)添加高導(dǎo)熱性能的碳粉和納米石墨烯[10-13]，采用溶膠凝膠法制備超疏水涂層。

各成分的含量對(duì)涂層的疏水性和導(dǎo)熱性能具有特定的影響，且此影響包含十分復(fù)雜的非線性關(guān)系，通過(guò)數(shù)學(xué)公式描述這種關(guān)系非常困難。針對(duì)上述問(wèn)題，具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠準(zhǔn)確處理已知因素和實(shí)驗(yàn)結(jié)果之間沒(méi)有明確數(shù)學(xué)關(guān)系的離散型數(shù)據(jù)，并在已知因素和實(shí)驗(yàn)結(jié)果之間建立多變量非線性映射關(guān)系，生成預(yù)測(cè)模型，其中尤以基于誤差反向傳播算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)上的應(yīng)用最為廣泛[14-15]，已成功應(yīng)用于理化材料的性質(zhì)和壽命預(yù)測(cè)。遺傳算法[16-17]是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索優(yōu)化算法，具有良好的全局尋優(yōu)能力，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立涂層疏水性和導(dǎo)熱性能的預(yù)測(cè)模型，為構(gòu)建遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)提供了數(shù)學(xué)關(guān)系。

本文以超疏水涂層為研究對(duì)象，首先通過(guò)正交試驗(yàn)得到了納米SiO2、TiO2、碳粉、納米石墨烯和MTES成分含量與涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，然后通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、測(cè)試，建立適宜的涂層性能預(yù)測(cè)模型，最后結(jié)合遺傳算法進(jìn)行全局極值尋優(yōu)，從而找到超疏水涂層的最優(yōu)配方。

1 實(shí)驗(yàn)

1.1 材料與儀器

實(shí)驗(yàn)材料包括：改性特氟龍購(gòu)于東莞市展陽(yáng)高分子材料有限公司；納米SiO2、TiO2購(gòu)于南京宏德納米材料有限公司；碳粉、納米石墨烯購(gòu)于南京先豐納米材料科技有限公司；MTES購(gòu)于上海阿拉丁生化科技股份有限公司。304不銹鋼基材由上海南華換熱器制造有限公司提供。

實(shí)驗(yàn)儀器包括：HJ-3恒溫磁力攪拌器，常州市金壇區(qū)西城新瑞儀器廠；DHG9140電熱恒溫干燥箱，紹興市蘇珀儀器有限公司；LEEB222涂層測(cè)厚儀，上海高致精密儀器有限公司；LX-5617水滴角試驗(yàn)儀，廣東艾斯瑞儀器科技有限公司；DR-S瞬態(tài)平面熱源法導(dǎo)熱儀，上海皆準(zhǔn)儀器設(shè)備有限公司。

1.2 方法

制備涂層前，使直徑為70 mm、厚度為3 mm的304不銹鋼圓片，經(jīng)過(guò)質(zhì)量分?jǐn)?shù)為6%的NaOH溶液浸泡20 min，去除材料表面油脂，然后進(jìn)行噴砂處理，去除材料表面銹跡并提高粗糙度，最后清洗干燥制得涂層基材。涂層制備步驟為：

1）根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)的正交表，稱(chēng)取不同含量的骨料，混合后磁力攪拌（轉(zhuǎn)速500 r/min）1 h備用。配制改性特氟龍和MTES的混合溶液，將混合好的骨料加入其中制得涂層漿料，并將其置于磁力攪拌器上，高速分散（轉(zhuǎn)速1400 r/min）2 h，得到混合均勻的涂料體系。

2）采用噴涂法將涂料均勻噴涂在不銹鋼表面，噴涂距離為300 mm，噴涂角度為90°，室溫下固化時(shí)間30 min，后放入180 ℃干燥箱固化2 h，取出后冷卻得到不銹鋼涂層樣品，并進(jìn)行測(cè)厚。

當(dāng)改變涂層某種成分含量時(shí)，其他成分即使添加質(zhì)量不變，其質(zhì)量分?jǐn)?shù)也會(huì)變動(dòng)，為了消除不同成分含量變動(dòng)時(shí)的相互影響，涂層成分含量采用溶質(zhì)與溶劑的比值，本實(shí)驗(yàn)根據(jù)涂層樣品的大小和厚度，選取改性特氟龍溶劑質(zhì)量為5 g。為了減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)且充分考察不同成分含量對(duì)涂層性能的影響，以納米SiO2、TiO2、碳粉、納米石墨烯和MTES成分含量為影響因素，以涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)為目標(biāo)函數(shù)，采用正交設(shè)計(jì)法構(gòu)造五因素五水平正交實(shí)驗(yàn)方案，選取的五因素五水平編碼如表1所示。其中各成分含量的最大值由實(shí)驗(yàn)測(cè)試得出，通過(guò)不斷增加各成分的含量，然后觀察制取的待測(cè)涂層試樣，當(dāng)進(jìn)一步增加各成分含量，會(huì)導(dǎo)致涂層出現(xiàn)皸裂、起皮、掉粉等不穩(wěn)定現(xiàn)象，以此確定所制取涂層試樣能夠保持均勻穩(wěn)定時(shí)各成分的最大添加量。

表1 成分含量因素水平編碼

Tab.1 Component proportion factor coding level wt.%

2 結(jié)果與分析

系統(tǒng)探討了納米SiO2、TiO2、碳粉、納米石墨烯和MTES成分含量對(duì)涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)的作用規(guī)律和影響程度，構(gòu)建了五因素五水平正交實(shí)驗(yàn)方案，根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案制作得到了25組涂層試樣，如圖1所示。在每組涂層試樣上隨機(jī)選取5個(gè)點(diǎn)測(cè)量涂層的水接觸角，水滴大小為3 μL，測(cè)量結(jié)果的最大值和最小值之差不超過(guò)2°，并取其平均值作為該組試樣的水接觸角。通過(guò)瞬態(tài)平面熱源法測(cè)量涂層的導(dǎo)熱系數(shù)，測(cè)試前對(duì)儀器進(jìn)行校準(zhǔn)，使其對(duì)校準(zhǔn)用測(cè)試物塊的測(cè)量結(jié)果相對(duì)誤差小于0.01。試驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)隨各因素成分含量的變化曲線如圖2所示，方差分析如表3所示。由圖2和表3可知，涂層水接觸角隨納米SiO2、TiO2和碳粉含量的增加，先增大后減小，隨納米石墨烯含量的增加，先減小后增大，且納米SiO2含量對(duì)涂層水接觸角的影響非常顯著。涂層導(dǎo)熱系數(shù)隨納米SiO2和TiO2含量的增加而減小，隨碳粉和納米石墨烯含量的增加而增大，且碳粉、納米石墨烯和納米SiO2含量對(duì)涂層導(dǎo)熱系數(shù)的影響非常顯著，TiO2對(duì)涂層導(dǎo)熱系數(shù)的影響較為顯著。MTES作為低表面能物質(zhì)起到促進(jìn)涂層各成分耦合交聯(lián)的作用，其對(duì)涂層性能的作用受到各成分含量變化的影響。

圖1 測(cè)試涂層試樣效果

表2 正交試驗(yàn)結(jié)果

Tab.2 Experimental results of orthogonal test

續(xù)表2

圖2 各因素對(duì)涂層水接觸角及導(dǎo)熱系數(shù)的作用規(guī)律

表3 各因素對(duì)涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)的影響程度

Tab.3 Influence significance of various factors on WCA and thermal conductivity of coatings

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種誤差反向傳播的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由輸入層、隱層和輸出層構(gòu)成，每一層含有一定數(shù)量的神經(jīng)元，其模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程包括信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播。誤差反向傳播是將輸出誤差以某種形式通過(guò)隱層向輸入層逐層反傳，進(jìn)行二次輸入后誤差分配至各層，依據(jù)最速下降理論，不斷調(diào)節(jié)各層連接權(quán)值和閾值，使得網(wǎng)絡(luò)輸出的均方誤差和最小[18-19]。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

1）確定輸入層節(jié)點(diǎn)。本文選取納米SiO2、TiO2、碳粉、納米石墨烯和MTES成分含量5種因素為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)。

2）確定輸出層節(jié)點(diǎn)。本文選取涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)2個(gè)結(jié)果作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

3）確定隱含層節(jié)點(diǎn)。隱含層神經(jīng)元數(shù)按照公式（1）進(jìn)行選擇[15]。

4）數(shù)據(jù)規(guī)范化處理。由于各參數(shù)的取值范圍和量綱有很大不同，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建有較大影響，為使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中的收斂速度更快，泛化能力更好，采用公式（2）將數(shù)據(jù)都規(guī)范化為[?1,1]之間的數(shù)[14]。

式中：為規(guī)范化數(shù)據(jù)；為原始數(shù)據(jù)；min為原始數(shù)據(jù)最小值；max為原始數(shù)據(jù)最大值。

本文借助Matlab R2016a軟件建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)置訓(xùn)練函數(shù)為trainlm，傳遞函數(shù)為S型正切函數(shù)tansig。根據(jù)公式（1）得出隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)范圍為[3,13]。經(jīng)試驗(yàn)，當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為8時(shí)，模型訓(xùn)練誤差最小，為0.0486。

3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果與分析

將表2中25組正交試驗(yàn)數(shù)據(jù)重新隨機(jī)編號(hào)，選取20組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，對(duì)建立好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，將剩余5組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，并對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行檢驗(yàn)。將實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，得到相對(duì)誤差列于表4。涂層水接觸角的最大相對(duì)誤差為0.061 98，導(dǎo)熱系數(shù)的最大誤差為0.065 77，二者都不超過(guò)7%。由此可知，實(shí)驗(yàn)得到的結(jié)果與預(yù)測(cè)值基本吻合，說(shuō)明建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度較高，能夠滿(mǎn)足工業(yè)生產(chǎn)的要求。

表4 涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)實(shí)測(cè)值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值對(duì)比

Tab.4 Comparison of measured coatings WCA and thermal conductivity by predictive values with neural network

4 基于遺傳算法全局尋優(yōu)

4.1 參數(shù)設(shè)置及尋優(yōu)結(jié)果

遺傳算法是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的數(shù)學(xué)計(jì)算模型，由于其具有全局搜索策略和尋優(yōu)過(guò)程不依賴(lài)于梯度信息，而只需要影響尋優(yōu)方向的目標(biāo)函數(shù)和相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域[20-21]。由正交試驗(yàn)結(jié)果可知，試驗(yàn)中涂層水接觸角的最大值為150.51°，剛剛達(dá)到超疏水涂層標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)熱系數(shù)的最大值為13.57 W/(m·K)，接近不銹鋼的導(dǎo)熱系數(shù)，因此采用式（3）作為適應(yīng)度函數(shù)。

式中：WCA為涂層水接觸角；TC涂層導(dǎo)熱系數(shù)；1、2分別為涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)的權(quán)重，1=0.6，2=0.4。將待優(yōu)化參數(shù)納米SiO2、TiO2、碳粉、納米石墨烯和MTES成分含量作為基因，合成一個(gè)獨(dú)立的染色體并進(jìn)行編碼，對(duì)已編碼的染色體進(jìn)行選擇、交叉和變異操作。調(diào)用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定最大迭代次數(shù)為200次，種群大小為50，交叉概率為0.8，變異概率為0.2，各優(yōu)化參數(shù)尋優(yōu)范圍設(shè)為零到表2中各成分含量的最大值。以適應(yīng)度函數(shù)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)優(yōu)勝劣汰法則，不斷得到更加優(yōu)化的群體，最后在最優(yōu)群體中選擇適應(yīng)度最高的個(gè)體作為最優(yōu)個(gè)體。

經(jīng)過(guò)182次迭代計(jì)算，得到最優(yōu)的涂層水接觸角為164.24°，導(dǎo)熱系數(shù)為14.19 W/(m·K)，適應(yīng)度值變化如圖4所示。此時(shí)涂層成分（質(zhì)量分?jǐn)?shù)）為：納米SiO210.1%，TiO26.4%，碳粉5%，納米石墨烯 0.6%，MTES 1.8%。

圖4 適應(yīng)度函數(shù)值

4.2 尋優(yōu)結(jié)果檢驗(yàn)

采用相同的實(shí)驗(yàn)材料和實(shí)驗(yàn)方法，根據(jù)尋優(yōu)得到的最佳數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，制得涂層試樣，并進(jìn)行涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)測(cè)試。同時(shí)，為了優(yōu)化涂層試樣制作步驟，簡(jiǎn)化工作量，對(duì)尋優(yōu)得到的實(shí)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，根據(jù)調(diào)整后的數(shù)據(jù)制作涂層試樣并進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如表5所示。由表5可知，由尋優(yōu)參數(shù)和調(diào)整參數(shù)得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比，水接觸角誤差均在4.95%以?xún)?nèi)，導(dǎo)熱系數(shù)均在5.58%以?xún)?nèi)，在可接受范圍內(nèi)。根據(jù)尋優(yōu)參數(shù)和調(diào)整后的參數(shù)制作的涂層試樣及其水接觸角測(cè)試結(jié)果如圖5所示。

圖5 試樣和水的接觸角

表5 尋優(yōu)結(jié)果試驗(yàn)

Tab.5 Test of optimization result

5 結(jié)論

1）根據(jù)正交試驗(yàn)結(jié)果及其方差分析可知，涂層水接觸角受納米SiO2含量的影響最為顯著，這與其含量變化范圍最大有關(guān)，涂層導(dǎo)熱系數(shù)隨納米SiO2和TiO2含量的增加而減小，隨碳粉和納米石墨烯含量的增加而增大，且碳粉、納米石墨烯和納米SiO2含量對(duì)涂層導(dǎo)熱系數(shù)的影響非常顯著，其中納米石墨烯含量的變化范圍小，影響程度非常顯著，說(shuō)明納米石墨烯對(duì)提高涂層導(dǎo)熱系數(shù)有重要影響。

2）以納米SiO2、TiO2、碳粉、納米石墨烯和MTES成分含量為輸入?yún)?shù)，以涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)為輸出參數(shù)，建立了5-8-2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)正交試驗(yàn)結(jié)果訓(xùn)練和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到預(yù)測(cè)模型水接觸角的最大誤差為0.061 98，導(dǎo)熱系數(shù)的最大誤差為0.065 77，二者都不超過(guò)7%。

3）基于遺傳算法對(duì)涂層各成分含量參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，計(jì)算得到當(dāng)涂層成分（質(zhì)量分?jǐn)?shù)）為納米SiO210.1%+TiO26.4%+碳粉5%+納米石墨烯0.6%+MTES 1.8%時(shí)，涂層水接觸角達(dá)到158.23°，導(dǎo)熱系數(shù)達(dá)到14.19 W/(m·K)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試得到涂層水接觸角和導(dǎo)熱系數(shù)的誤差分別為3.80%和2.31%。

4）采用調(diào)整后的參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)，測(cè)試得到涂層水接觸角為155.02°，導(dǎo)熱系數(shù)為13.25 W/(m·K)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)得到的結(jié)果誤差分別為5.64%和5.58%。

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Optimization of Superhydrophobic Coatings Based on Neural Network and Genetic Algorithm

1,1,2,1,1

(1. School of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China; 2. Nanjing Tongcheng Energy Saving and Environmental Protection Equipment Research Institute, Nanjing 211100, China)

The work aims to explore the influence of the content of each coatings component on the coatings water contact angle (WCA) and thermal conductivity, and find the optimal composition so as to maximize the WCA thermal conductivity simultaneously. The coatings samples were made and tested according to the L25(55) orthogonal experimental design. The BP neural network with the structure of 5-8-2 was established by Matlab software. The prediction model of WCA and thermal conductivity of coatings was obtained by training and testing the neural network with the results of orthogonal test. The genetic algorithm was used to optimize the content of each component by calling the trained prediction model. The optimized and adjusted parameters were used to test and verify the optimization results. After the BP neural network model was trained, the prediction results showed that the maximum error was 0.061 98 and WCA 0.065 77 for thermal conductivity. Based on the optimization results of genetic algorithm, the coatings would have 164.24° for WCA and 14.19 w/(m·K) for thermal condu-ctivity, with 10.1wt% Nano-SiO2, 6.4wt% TiO2, 5wt% carbon powder, 0.6wt% nano graphene and 1.8wt% MTES. In the meanwhile, the error of the WCA and thermal conductivity was 3.80% and 2.31%, respectively. The coatings made with adjusted parameters had 155.02° for WCA and 13.25 w/(m·K) for thermal conductivity, with errors of 5.64% and 5.58%, respectively. Through BP neural network prediction model and genetic algorithm optimization, the water contact angle and thermal conductivity of coatings both got greatly improved.KEY WORDS: superhydrophobic coatings; BP neural network; genetic algorithm; water contact angle; thermal conductivity

2021-07-29；

2021-11-21

YUAN Zhao-kuo (1989—), Male, Doctoral candidate, Research focus: heat transfer and coatings.

吳俐俊（1965—），男，博士，教授，主要研究方向?yàn)閺?qiáng)化換熱、有機(jī)朗肯循環(huán)、表面工程。

Corresponding author：WU Li-jun (1965—), Male, Doctor, Professor, Research focus: enhanced heat transfer, ORC, surface engineering.

苑昭闊，吳俐俊，王駿，等. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法的超疏水涂層優(yōu)化[J]. 表面技術(shù), 2022, 51(1): 240-246.

Tb17

A

1001-3660(2022)01-0240-07

10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2022.01.025

2021-07-29；

2021-11-21

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2020YFC1910100）

Fund：National Key Research and Development Plan of China (2020YFC1910100)

苑昭闊（1989—），男，博士研究生，主要研究方向?yàn)閾Q熱和涂層。

YUAN Zhao-kuo, WU Li-jun, WANG Jun, et al. Optimization of Superhydrophobic Coatings Based on Neural Network and Genetic Algorithm [J]. Surface Technology, 2022, 51(1): 240-246.