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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙層輝光離子滲金屬
工藝預(yù)測(cè)模型(二號(hào)黑體)*董宏林1閆穎鑫2王科俊2段廣仁2(四號(hào)仿宋)(1.南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院南京210094;(五號(hào)宋體)
2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院哈爾濱150001)摘要(小五黑體):將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和算法應(yīng)用于雙層輝光離子滲金屬工藝的研究,在對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的基礎(chǔ)上,建立了雙層輝光離子滲金屬工藝與滲層表面成分和元素總質(zhì)量分?jǐn)?shù)、滲層厚度和吸收率之間的數(shù)學(xué)模型,試驗(yàn)結(jié)果與計(jì)算結(jié)果十分吻合。(小五宋體)關(guān)鍵詞(小五黑體):雙層輝光人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型(小五宋體)中圖分類號(hào)(小五黑體):TG156(小五TimesNewRoman)ResearchonANN-basedPredictionModelUsedtoDoubleGlowPlasma
SurfaceAlloyingProcessing小三)XXX(姓大寫)XxxxxxXXXXxxxxx(小四)(1.CollegeofMechanicalEngineering,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100081;2.SchoolofMechanicalEngineering,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200030(五號(hào))Abstract(小五黑體):Thetheoryandthealgorithmoftheartificialneuralnetworkareappliedintheresearchofthetechniqueandthecomposition,thegrossmassfractionofelement,thethicknessofsurfacealloyinglayeraswellastheabsorptionrateisbuilt.Thecalculationresultsareingoodagreementwiththeexperimentalresults.(小五)Keywords(小五黑體) DoubleglowArtificialneuralnetwork0前言(四號(hào)宋體)(五號(hào)宋體)雙層輝光離子滲金屬技術(shù)是我國(guó)在國(guó)內(nèi)外都獲得專利的一項(xiàng)等離子表面冶金新技術(shù)[1-4],它可以在普通材料表面形成具有特殊物理、化學(xué)性質(zhì)的表面合金層。雙層輝光離子多元共滲是一個(gè)非常復(fù)雜的問題,各種合金元素在源極表面濺射的特性、工件表面的沉積擴(kuò)散,等離子體空間傳輸存在較大的差異。而且宏觀工藝參數(shù)較多,它們之間相互作用關(guān)系復(fù)雜,以往人們都是借助于經(jīng)驗(yàn),很難找到反映其內(nèi)在規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的提出與發(fā)展為研究非線性系統(tǒng)提供了一種強(qiáng)有力的工具,它已成功的應(yīng)用于許多研究領(lǐng)域,在材料熱處理學(xué)科的應(yīng)用越來越受國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(7150080050)。xxxxxxxx收到初稿,xxxxxxxx收到修改稿(六號(hào)宋體,此處為角注,和正文分開)
Predictionmodel到重視[5-6]。首次以美國(guó)HAYEN公司生產(chǎn)的HastelloyC—2000鎳基耐蝕合金為源極,進(jìn)行Ni-Cr-Mo-Cu多元共滲工藝研究。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),建立了雙層輝光離子滲金屬工藝與滲層合金成分及合金元素總質(zhì)量分?jǐn)?shù)、滲層厚度和吸收率之間的預(yù)測(cè)模型。1試驗(yàn)方法和試驗(yàn)方案(四號(hào)宋體)1.1試驗(yàn)方法滲金屬試驗(yàn)在自制雙層輝光離子滲金屬爐中進(jìn)行,源極材料為HastelloyC—2000合金,尺寸為130mmX50mmX4mm,工件材料為20鋼,尺寸為80mmX25mmX3mm。采用脈沖放電模式:源極采用直流電源,工件采用脈沖電源。源極材料HastelloyC—2000的質(zhì)量分?jǐn)?shù):wNi=59%,wMo=16%,七=23%,yT.6%,WC<0.01%。
1.2試驗(yàn)方案(五號(hào)黑體)為了選定正交試驗(yàn)各個(gè)工藝參數(shù)的取值范圍,先結(jié)合以往試驗(yàn)研究的經(jīng)驗(yàn),然后又進(jìn)行了20余爐的摸索性試驗(yàn),確定了正交工藝參數(shù)。正交試驗(yàn)按照L16(45)正交表進(jìn)行試驗(yàn)。指標(biāo)項(xiàng)目為滲層表面合金元素成分及總質(zhì)量分?jǐn)?shù)、滲層厚度和吸收率。因素水平表如表1所示。表1因素水平表(小五黑體)因素(六號(hào)宋體) 水平 1234源極電壓U/V10501000950900工件電壓U/V275250350300氣壓p/Pa35304540極間距d/mm15202522.52數(shù)學(xué)模型在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)部分,采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成函數(shù)的映射。誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有三層或三層以上的階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如圖所示為一個(gè)三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):它包括輸入層、隱含層(中間層)、輸出層;輸入層有i個(gè)節(jié)點(diǎn),隱含層有頂個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層有t個(gè)節(jié)點(diǎn)。上、下層之間各神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)全連接,即下層的每一單元與上層的每一單元都實(shí)現(xiàn)權(quán)連接,而每層各神經(jīng)元之間無(wú)連接。網(wǎng)絡(luò)按有教師示教的方式進(jìn)行學(xué)習(xí),當(dāng)一對(duì)學(xué)習(xí)模式提供給網(wǎng)絡(luò)后,神經(jīng)元激活值從輸入層經(jīng)各中間層向輸出層傳播,在輸出層的各神經(jīng)元獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)。這以后,按減小希望輸出與實(shí)際輸出之間誤差的方向,從輸出層經(jīng)各中間層逐層修正各連接權(quán)值,最后回到輸入層。圖1典型圖1典型BP網(wǎng)絡(luò)示意圖(小五宋體)設(shè)置初始權(quán)系w(0)為較小的隨機(jī)非零值。給定輸入/輸出樣本對(duì),計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出:設(shè)第p組樣本輸入、輸出分別為Up=(U1p,U2"??,UnPdp=(d1p,d2p,???,dnP PT,2,…,L節(jié)點(diǎn)i在第P組樣本輸入時(shí),輸出為yip ip(1)式中Ijp—第p組樣本輸入時(shí),節(jié)點(diǎn)i的第j個(gè)輸入(1)f是激勵(lì)函數(shù),采用Sigmoid型,艮Pf(x)=■1+ex(2)可由輸入層經(jīng)隱層至輸出層,求得網(wǎng)絡(luò)輸出層節(jié)點(diǎn)的輸入。(2)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)J。設(shè)Ep為在第p組樣本輸入時(shí)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù),取L2范數(shù),則3=22dPI=2京(t)k k(3)E(t)=d-y(t)
p2E(t)=d-y(t)
p2ppJ(t)=2Ep(t)
p作為對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)狀況的評(píng)價(jià)。判別:若(4)(5)(4)式中£預(yù)先確定的,£分0則算法結(jié)束,否則,至步驟(4)。(4)反向傳播計(jì)算。由輸出層,依據(jù)J按“梯度下降法”反向計(jì)算,逐層調(diào)整權(quán)值。W(t+1)=w(t)-nJ?、=w(t)-ij dw(t) ijW(t+1)=ij——=w(t)+Aw(t)dw(t) ijijij式中n——步長(zhǎng)或稱為學(xué)習(xí)率,本文中n取1000000,n取0.9(6)3計(jì)算結(jié)果與比較為檢驗(yàn)程序的可靠性與實(shí)用性,對(duì)雙層輝光離子多元共滲工藝參數(shù):源極電壓、工件電壓、極間距、氣壓對(duì)滲層表面的合金元素總質(zhì)量分?jǐn)?shù)、滲層厚度、各合金元素質(zhì)量分?jǐn)?shù)、吸收蜜工件增重/源網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練準(zhǔn)確可靠,同時(shí)又具有一定的推廣能力,在正交試驗(yàn)16組數(shù)據(jù)中選擇13組作為訓(xùn)練樣本,余下的3組以及正交優(yōu)化工藝作為檢測(cè)樣本。經(jīng)過1000000次訓(xùn)練的試驗(yàn)數(shù)據(jù)與計(jì)算結(jié)果的比較見表2(6)3計(jì)算結(jié)果與比較3。NiCrMoCu549.88114.69511.3651.605預(yù)測(cè)值51.73416.96211.2111.6611250.51416.69114.0710.912預(yù)測(cè)值51.17117.50913.0480.4151650.29019.1646.4801.308表2預(yù)測(cè)滲層表面的成分 質(zhì)量分?jǐn)?shù)w/%編號(hào)預(yù)測(cè)值50.82618.1047.81301.3331757.16819.65514.7321.353預(yù)測(cè)值5989120107121631403從表2、表3可以看出訓(xùn)練樣本和檢測(cè)樣本的網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值與期望值都很接近,說明應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述雙層輝光離子滲金屬工藝參數(shù)與滲層的表面合金成分和合金總質(zhì)量分?jǐn)?shù)、滲層厚度、吸收率之間的映射模型是十分有效的。表3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與預(yù)測(cè)值試驗(yàn)編號(hào)源極電壓U/V工件電壓U/V極間距d/mm氣壓〃/Pa吸收率s/%滲層厚度8/um元素總質(zhì)量分?jǐn)?shù)w/%—試驗(yàn)值 預(yù)測(cè)值—試驗(yàn)值—預(yù)測(cè)值—試驗(yàn)值__預(yù)測(cè)值1111170.90070.58734.534.57987.49687.4372122261.20060.87136.536.38089.79689.2373133333.33032.84719.019.24584.89584.5084144444.65044.40121.020.87177.57977.3215*212348.10047.75325.524.95077.54676.79612*12117934080920380384599290892210注:*為檢測(cè)樣本值,試驗(yàn)編號(hào)17為正交優(yōu)化工藝(六號(hào)宋體)4結(jié)論TOC\o"1-5"\h\z。。。。。。\o"CurrentDocument"。。。。。。參考文獻(xiàn)(五號(hào)黑體)[1]IMLACHJ,BLAIRBJ,ALLAIREP.Measuredandpredictedforceandstiffnesscharacteristicofindustrialmagneticbearings[J].Trans.ASMEJ.Tribol.,1991,113:784-788.⑵ANTILAM,LANTTOE,ARKKIOA.Determinationofforceandlinearizedparametersofradialactivemagneticbearingsbyfiniteelementtechnique[J].IEEETrans.onMagn,1998,34(3):684-694.MIZUNOT,ARAKIK,BLEULERH.Stabilityanalysisofself-sensingmagneticbearingcontrollers[J].IEEETrans.Contr.Syst.Technol.,1996,4:572-579.DAVIDC,MEEKEREH,MYOUNGYUDN.Anaugmentanaugmentedcurrentsmodelformagneticbearingsforceandlinearizedparametersofradialactivemagneticincludingeddycurrents,fringing,andleakage[J].IEEETrans.onMagn.,1996,32(4):3219-3227.CHANTH,CHENSL.Exactlinearizationofavoltage-controlled3-poleactivemagneticbearingsystem[J].IEEETrans.Contr.Syst.Technol.,2002,10(4)618-625.朱祖超.超低比轉(zhuǎn)速高速離心泵的理論研究及工程實(shí)現(xiàn)[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2000,36(4):30-33.ZHUZuchao.Theoreticalstudyandengineeringimplementationofsuper-low-specific-speedhighspeedcentrifugalpumps[J
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