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作者：张俊红;孟峻巍;李相东;戴胡伟;张学玲;于洋洋;
单位：天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室;天津友发钢管集团股份有限公司;天津仁爱学院;
摘要：以企业的指定某规格镀锌钢管为研究对象，测试167根大生产钢管外表面镀锌层厚度，以167根钢管的厚度参数为建模与验证数据，选取镀锌钢管生产的排料时间、压下时间、浸锌时间、锌液温度、引出速度、引上速度、拔料时间、外吹压力和风环位置作为敏感性评价因子。建立了基于支持向量机（SVM）的镀锌钢管外表面锌层厚度预测模型，运用Sobol方法对计算模型进行了敏感性分析，确定了各工艺参数对钢管镀锌层厚度的影响程度；分别采用4种群体智能优化算法对SVM模型进行了优化，以预测精度作为评价指标，获得最优钢管镀锌层厚度预测模型，并对此模型运用遗传算法进行寻优，得到了最优热浸镀锌工艺参数。结果表明：风环位置、浸锌时间、锌液温度、压下时间和引出速度是影响模型预测结果的重要参数；利用金豹优化算法（GJO）优化SVM模型的收敛速度快，模型预测精度高；利用遗传算法对GJO-SVM的模型寻优，得到最优工艺参数，在指导实际生产，满足标准的要求下，实现了节约锌料，提高效率。
关键词：涂层厚度;;支持向量机;;金豹优化算法;;全局敏感性分析;;工艺参数
基金资助：天津市科技重大专项与工程项目（21ZXCCSN00020）
