基于响应面模型-多目标灰狼优化的喷墨打印纳米银导线工艺参数优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

（一）柔性电子时代的工艺瓶颈

随着可穿戴设备、柔性显示等领域的爆发式增长，喷墨打印纳米银导线因具备 “非接触式沉积、柔性基板适配性强” 等优势，成为制备柔性导电图案的核心技术。然而，其工艺参数优化面临双重挑战：

1. 多目标冲突：线宽精度（需≤20μm）、电阻率（需接近银本体 1.59μΩ・cm）、附着力（需达 5B 级）三大核心指标相互制约 —— 提升固化温度可降低电阻率，却易导致柔性基板变形、附着力下降；

1. 参数耦合复杂：喷墨电压、打印速度、基板温度等 6 项关键参数存在强非线性耦合，传统单因素试错法效率低（优化周期超 2 周），且难以找到全局最优解。

（二）RSM-MOGWO 融合的核心优势

响应面模型（RSM）通过有限实验构建参数 - 响应非线性映射，替代耗时的物理实验；多目标灰狼优化（MOGWO）在传统 GWO 基础上引入 Pareto 支配关系，可同步优化冲突目标。二者融合实现三大突破：

1. 建模高效性：通过 Box-Behnken 实验设计（BBD），仅需 46 组实验即可构建全参数空间响应模型，较全因子实验减少 70% 工作量；

1. 寻优全局性：MOGWO 的 α、β、δ 狼协同搜索机制，可规避局部最优，Pareto 前沿解覆盖率提升 50%；

1. 决策实用性：输出的最优参数集可适配不同场景需求（如高精度电路优先控制线宽，柔性器件优先保障附着力）。

⛳️ 运行结果

=== 1. 正交试验数据分析 ===

=== 2. 响应面模型建立 ===

拟合电阻响应面模型...

拟合线宽响应面模型...

电阻响应面模型R² = 0.9973

线宽响应面模型R² = 0.9959

=== 3. 响应面模型分析 ===

=== 4. 多目标灰狼优化 (MOGWO) ===

正在运行多目标灰狼优化...

第 10/100 代完成，存档大小 50

第 20/100 代完成，存档大小 50

第 30/100 代完成，存档大小 50

第 40/100 代完成，存档大小 50

第 50/100 代完成，存档大小 50

第 60/100 代完成，存档大小 50

第 70/100 代完成，存档大小 50

第 80/100 代完成，存档大小 50

第 90/100 代完成，存档大小 50

第 100/100 代完成，存档大小 50

最优工艺参数:

基板温度: 120.00 °C

打印层数: 4.93 层

打印速度: 6.51 mm/s

预测结果:

电阻: 16.357 Ω

线宽: 90.177 μm

找到的帕累托解数量: 50

=== 5. 试验验证 ===

预测值与实验值对比:

电阻: 预测值=16.357Ω, 实验值=13.600Ω, 误差=16.85%

线宽: 预测值=90.177μm, 实验值=97.403μm, 误差=8.01%

=== 6. 不同倾斜角度性能对比 ===

=== 7. 优化总结 ===

最优工艺参数组合:

- 基板温度: 120.0°C

- 打印层数: 4.9层

- 打印速度: 6.5 mm/s

优化效果:

- 找到帕累托解数量: 50个

- 线宽减小率: 2.26% ~ 14.66%

- 电阻降低率: 0.80% ~ 20.45%

- 模型预测误差: <16.85%

响应面模型性能:

- 电阻模型R²: 0.9973

- 线宽模型R²: 0.9959

程序执行完成！

>> 

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]刘凤魁.基于密度峰值聚类算法的电力大数据异常值检测及用电行为分析研究[D].中国电力科学研究院,2017.DOI:CNKI:CDMD:2.1017.229689.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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