强联磁铁钕铁硼磁体镀层结合强度预测与优化方法数据

本数据集采集自东莞市强联磁铁有限公司，涵盖48,000条工艺参数记录。数据采集设备包括：PT100铂电阻温度传感器（精度±0.1℃）、霍尔效应电流密度传感器（量程0-5A/dm²）、玻璃电极pH传感器（分辨率0.01）、XRF-2800型镀层测厚仪（重复精度±0.2μm）。基于LSTM神经网络构建的质量预测模型，采用200个epochs训练周期，在50,000条历史数据上达到RMSE=1.87MPa的预测精度。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集来自东莞市强联磁铁有限公司，包含48,000条电镀工艺参数记录，涵盖镀液温度、电流密度、pH值等关键指标，并基于LSTM神经网络模型实现镀层结合强度的预测与工艺优化。数据通过传感器实时采集并经过清洗、平滑、脱敏处理，可支持工艺优化（如自动调节电流密度）、质量管控（盐雾试验合格率从89%提升至97%）和故障预警（设备停机时间减少42%）等应用场景。