《机械工程学报》模板

1、基于神经网络的双层辉光离子渗金属工艺预测模型（二号黑体）*口 ii董宏林1闫颖鑫2王科俊$段广仁y四号仿宋）（1.南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094；（五号宋体）2.哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001）摘要（小五黑体）：将人工神经网络理论和算法应用于双层辉光离子渗金属工艺的研究，在对网络进行训练的基础上，建立了 双层辉光离了渗金属工艺与渗层表面成分和元索总质量分数、渗层厚度和吸收率z间的数学模型，试验结果与计算结果i分 吻合。（小五宋体）关键词（小五黑体）：双层辉光人工神经网络预测模型（小五宋体）中图分类号（小五黑体）：tg156（小五tinies new roman）re

2、search on ann-based prediction model used to double glow plasmasurface alloying processing（小三）xxx（姓人写）xxxxxx xxx xxxxxx（小四）（1.college of mechanical engineering, university of science and technology beijing, beijing 100081;2.school of mechanical engineering, shanghai jiaotong university, shanghai 200

3、030 ）（五号）abstract（小五黑体）： the theory and the algorithm of the artificial neural nctwork arc applied in the research of the technique and the composition, the gross mass fraction of element, the thickness of surface alloying layer as well as the absorption rate is built. the calculation results are in

4、 good agreement with the experimental results.（小五）key words（小五黑体）：double glow artificial neural network0前言（四号宋体）（五号宋体）双层辉光离子渗金属技术是我国在 国内外都获得专利的一项等离子表而冶金新技术“, 它可以在普通材料表面形成具有特殊物理、化学性 质的表血合金层。双层辉光离子多元共渗是一个非 常复杂的问题，各种合金元素衣源极表而溅射的特 性、工件表而的沉积扩散，等离子体空间传输存在 较人的差异。而11宏观工艺参数较多，它们之i'可相 互作川关系复杂，以往人们都是借助于经验，

5、很难 找到反映其内在规律的数学模型。人工神经网络理论的提出与发展为研究非线性 系统提供了一种强有力的工具，它己成功的应用于 许多研究领域，在材料热处理学科的应川越来越受prediction model到重视l®。首次以美国hayen公司牛产的 hastelloy c2000银基耐蚀合金为源极，进行 ni-cr-mo-cu多元共渗工艺研究。利用人工神经网络 技术，建立了双层辉光离子渗金属工艺与渗层合金 成分及合金元索总质量分数、渗层厚度和吸收率z 间的预测模型。1试验方法和试验方案（四号宋体）1.1试验方法渗金属试验在制双层辉光离子渗金属炉中 进彳亍，源极材料为hastelloy c一

6、2000合金，尺寸 为130 mmx50 mmx4 mm,工件材料为20钢， 尺寸为80 mmx25 mmx 3 mm。采用脉冲放电模 式：源极采川直流电源，工件采川脉冲电源。源极 材料 hastelloy c2000 的质量分数：w=59%, w mo= 16%, wci23%, vvcu= 1 6%, wc< 0.01 %。1.2试验方案（五号黑体）为了选定正交试验各个工艺参数的取值范围， 先结合以往试验研究的经验，然后乂进行了 20余炉 的摸索性试验，确定了正交工艺参数。正交试验按 照l16（45）正交表进行试验。指标项目为渗层表而合 金元索成分及总质量分数、渗层厚度和吸收率。因

7、素水平表如表1所示。表1因素水平表（小五黑体）因索（六兮宋体）水平1234源极电压u/v1 0501 000950900工件电压u/n275250350300气压p /pa35304540极间距/mm15202522.52数学模型在网络学习部分，采用三层bp神经网络來完成 函数的映射。误差逆传播神经网络是一种具有三层 或三层以上的阶层型神经网络，如图所示为一个三 层前馈神经网络：它包括输入层、隐含层（中间层）、 输出层；输入层有i个节点，隐含层有j个节点，输 出层有个节点。上、下层之间各神经元实现全连接, 即下层的每一单元与上层的每一单元都实现权连 接，而每层各神经元之间无连接。网络按有教师示

8、 教的方式进行学习，当一対学习模式提供给网络后, 神经元激活值从输入层经各中间层向输出层传播， 在输出层的各神经元获得网络的输入响应。这以后， 按减小希望输出与实际输出zi'可误差的方向，从输 出层经各中间层逐层修正各连接权值，最后回到输 入层。节点i在第p组样本输入时，输出为yip = ft) = f 工叫式中环一第p组样本输入时，节点t的第j个 输入/是激励函数，采用sigmoid型，即/（兀）=丄（习l + e口j山输入层经隐层至输出层，求得网络输出层节点 的输入。（3）计算网络的kl标函数人设坊为在第组样 本输入时网络的目标函数，取厶2范数，则以）冷|"讪）卜扭山讪）

9、卜扭讥）ar 式中ykfm 第p纽样本输入时，经t次权值调 整网络的输出，k是输出层第k个 节点 网络的总廿标函数为丿=工处）（4）p作为对网络学习状况的评价。判别：若j ww（5）式中£ 预先确定的，&0则算法结束，否则，至步骤（4）。（4）反向传播计算。由输出层,依据丿按“梯度 下降法”反向计算，逐层调整权值。隐含层输入层叫(/ + 1)=巴(0-“阿(/)= “»(/) + 式中“步长或称为学习率，本文中朴取1 000 000, 取 0.93计算结果与比较(6)图1典空bp网络示意图（小/l宋体）算法步骤：（1）设置初始权系毗0）为较小的随机非零值。（2）给定

10、输入/输出样本对，计算网络的输出: 设第卩组样木输入、输出分別为知=（1 仃 p"2p,lgp）dp=（d ip 血, dq1,2,，厶为检验程序的可靠性与实川性，对双层辉光离 子多元共渗工艺参数：源极电压、工件电压、极间 距、气压对渗层表血的合金元素总质量分数、渗层 厚度、各合金元素质量分数、吸收率（工件增贡/源网 络训练准确可靠，同时又具有一定的推广能力，在 止交试验16组数据小选择13组作为训练样本，余 下的3组以及正交优化工艺作为检测样木。经过10（x） 000次训练的试验数据与计算结果的比较见表2、表3o表2预测渗层表面的成分、质虽分数iv/%编号nicrmocu549.8

11、8114.69511.3651.605预测值51.73416.96211.2111.661125051416.69114.0710.912预测值51.17117.50913.0480.4151650.29019.1646.4801.308预测值 50.82618.1047.81301.3331757.16819.65514.7321.353预测值59.89120.10712631.403从表2、表3可以看出训练样本和检测样本的网 络实际输出值期望值都很接近，说明应用神经网 络描述双层辉光离子渗金属工艺参数与渗层的表血 合金成分和合金总质量分数、渗层厚度、吸收率z 间的映射模型是十分有效的。表3

12、人工神经网络训练与预测值试验编号源极电压u/v工件电压u/v极间距 d / mm气压 p / pa吸收率$/%渗层厚度6/u m元素总质鼠分数w/%试验值预测值试验值预测值试验值预测值1111170.90070.58734.534.57987.49687.4372122261.20060.87136.53638089.79689.2373133333.33032.84719.019.24584.895845084144444.65044.40121.()20.87177579773215*212348.kx)47.75325.524.9507754676.79617*12117934080.9

13、2038.038.45992.90892210注：*为检测样本值，试验编号17为正交优化工艺（六号宋体）4结论(1) o o o o o(2) o o o o o o o(3) o o o o o o(4) o o o o o o o参考文 献(五号黑体)ij 1mlach j, blair b j, allaire p. measured and predicted force and stiffness characteristic of industrial magnetic bearingsj. trans. asme j. tribol, 1991, 113： 784-788.2 a

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