基于RSM-ANN-HHO方法的银涂层铜粉工艺优化：实现高质量银涂层和优异导电性能

《Surfaces and Interfaces》：Process optimization of silver-coated copper powders based on the RSM-ANN-HHO approach: achieving high-quality Ag coatings and excellent conductivity

本研究提出一种响应面法-人工神经网络-哈里斯鹰优化算法（RSM-ANN-HHO）协同优化策略，通过系统优化Cu@Ag粉末制备的[AgNO3]、pH和进料速率等工艺参数，显著提升Ag涂层质量与性能。实验表明，ANN-HHO优化后的Cu@Ag粉末电导率降低61.3%（137.37→53.19 μΩ·cm），并验证了其涂层均匀性、热稳定性和抗氧化性能的协同提升，为低成本高效制备高质Ag涂层Cu@Ag粉末提供新方法。

　　银镀铜（Cu@Ag）粉末因其在导电性与成本之间的良好平衡，被广泛应用于电子、导热材料等领域。然而，其性能在实际应用中受到银镀层质量的显著影响。高质量的银镀层应具备均匀、致密、光滑且无缺陷的特性，以确保铜核心的抗氧化能力和导电性能。因此，如何通过高效且低成本的方法实现这些目标，成为当前研究的重点。本文提出了一种结合响应面法（RSM）、人工神经网络（ANN）和哈里斯鹰优化（HHO）算法的协同优化策略，以系统性地优化Cu@Ag粉末的制备工艺参数，从而同时提升银镀层质量和粉末性能。

在实验过程中，研究人员关注了三个关键变量：银硝酸盐（[AgNO?]）浓度、pH值和进料速率。这些参数的合理控制对于形成高质量的银镀层至关重要。传统的实验优化方法通常依赖于试错法，成本高且效率低下。相比之下，RSM提供了一种更为简便和高效的方式，通过较少的实验次数，就能建立输入参数与输出性能之间的数学模型。然而，RSM在处理复杂的非线性关系时存在一定的局限性，而ANN则因其强大的非线性建模能力，能够更准确地预测过程变量与性能之间的关系。因此，本文将RSM与ANN相结合，以增强模型的预测能力和适应性。

为了进一步提高模型的优化效果，HHO算法被引入作为优化工具。HHO是一种基于生物行为的元启发式优化算法，灵感来源于哈里斯鹰群体在协作狩猎过程中的动态行为。该算法通过引入探索和多阶段搜索策略，包括莱维飞行（Levy flight）、软硬围攻和逐步快速俯冲等机制，能够更高效地在高维非线性空间中找到最优解。HHO在探索与开发之间的平衡表现出色，适用于解决单峰、多峰以及混合优化问题。已有研究表明，HHO在多个领域中展现出优于传统优化算法的性能，如在多目标优化、参数调整和复杂系统建模等方面。

在本研究中，RSM和ANN模型分别用于实验设计和性能预测，随后HHO算法被用来优化这些模型的参数组合。通过这种方式，研究团队不仅提高了模型的准确性，还确保了优化过程的高效性。实验结果显示，使用ANN-HHO优化后的Cu@Ag粉末，其电导率显著提升，电导率从137.37 μΩ·cm降低至53.19 μΩ·cm，提升了61.3%。这一结果表明，优化后的银镀层不仅在微观结构上更加均匀和致密，还在宏观性能上表现出更优异的导电性和热稳定性。

此外，研究团队还通过实验验证了优化后的Cu@Ag粉末的性能。实验结果表明，优化后的粉末在热稳定性和抗氧化性方面表现出色，其银镀层的微观形貌和结构得到了显著改善。通过扫描电子显微镜（SEM）对优化前后样品的表面形貌进行分析，发现优化后的样品表面更加光滑，银镀层的分布更加均匀，且没有明显的裂纹或孔洞。这些结果进一步证实了优化策略的有效性。

在实验设计过程中，研究人员采用了RSM的Box-Behnken设计（BBD）方法，该方法能够高效地展示不同因素之间的相互作用，并确定最佳参数组合。实验数据的拟合残差分布显示，标准化残差落在[-3, 3]区间内，没有检测到异常值，表明模型的拟合效果良好。同时，通过比较RSM和ANN模型的拟合精度和预测能力，发现ANN在R2值（0.9981）和均方误差（MSE）（1.544）方面均优于RSM，显示出其在非线性建模上的优越性。

为了确保优化结果的可靠性，研究团队进行了实验验证，并对优化前后的Cu@Ag粉末进行了微观结构和性能的详细分析。实验结果不仅验证了模型的预测能力，还为实际生产提供了重要的指导意义。此外，研究团队还探讨了优化方法在其他类似材料制备中的潜在应用，表明该策略具有一定的通用性和可扩展性。

本文的研究成果为Cu@Ag粉末的高效制备提供了新的思路。通过结合RSM、ANN和HHO算法，研究人员成功开发出一种低成本且高效的优化方法，能够在减少实验次数的同时，实现对银镀层质量的精准控制。这种方法不仅适用于Cu@Ag粉末的制备，还可以推广到其他涉及多变量优化的材料合成过程中，具有重要的应用价值。

综上所述，本文提出了一种基于数据驱动的协同优化策略，有效解决了Cu@Ag粉末在实际应用中因银镀层质量不足而导致的性能下降问题。该方法通过系统的实验设计和高效的模型优化，实现了对银镀层质量的全面提升，为未来相关材料的开发和应用奠定了坚实的基础。