《機械工程學報》論文模板

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙層輝光離子滲金屬

工藝預測模型（二號黑體）*董宏林1閆穎鑫2王科俊2段廣仁2（四號仿宋）（1.南京理工大學計算機科學與技術(shù)學院南京210094；（五號宋體）

2.哈爾濱工業(yè)大學航天學院哈爾濱150001）摘要（小五黑體）：將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和算法應用于雙層輝光離子滲金屬工藝的研究，在對網(wǎng)絡(luò)進行訓練的基礎(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)量分數(shù)、滲層厚度和吸收率之間的數(shù)學模型，試驗結(jié)果與計算結(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)預測模型（小五宋體）中圖分類號（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）Abstract（小五黑體）：Thetheoryandthealgorithmoftheartificialneuralnetworkareappliedintheresearchofthetechniqueandthecomposition,thegrossmassfractionofelement,thethicknessofsurfacealloyinglayeraswellastheabsorptionrateisbuilt.Thecalculationresultsareingoodagreementwiththeexperimentalresults.（小五）Keywords（小五黑體） DoubleglowArtificialneuralnetwork0前言（四號宋體）（五號宋體）雙層輝光離子滲金屬技術(shù)是我國在國內(nèi)外都獲得專利的一項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、化學性質(zhì)的表面合金層。雙層輝光離子多元共滲是一個非常復雜的問題，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)系復雜，以往人們都是借助于經(jīng)驗，很難找到反映其內(nèi)在規(guī)律的數(shù)學模型。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)提供了一種強有力的工具，它已成功的應用于許多研究領(lǐng)域，在材料熱處理學科的應用越來越受國家自然科學基金資助項目（7150080050）。xxxxxxxx收到初稿，xxxxxxxx收到修改稿（六號宋體，此處為角注，和正文分開）

Predictionmodel到重視［5-6］。首次以美國HAYEN公司生產(chǎn)的HastelloyC—2000鎳基耐蝕合金為源極，進行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)量分數(shù)、滲層厚度和吸收率之間的預測模型。1試驗方法和試驗方案（四號宋體）1.1試驗方法滲金屬試驗在自制雙層輝光離子滲金屬爐中進行，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)量分數(shù)：wNi=59%，wMo=16%，七=23%，yT.6%，WC<0.01%。

1.2試驗方案(五號黑體)為了選定正交試驗各個工藝參數(shù)的取值范圍，先結(jié)合以往試驗研究的經(jīng)驗，然后又進行了20余爐的摸索性試驗，確定了正交工藝參數(shù)。正交試驗按照L16(45)正交表進行試驗。指標項目為滲層表面合金元素成分及總質(zhì)量分數(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)學模型在網(wǎng)絡(luò)學習部分，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個節(jié)點，隱含層有頂個節(jié)點，輸出層有t個節(jié)點。上、下層之間各神經(jīng)元實現(xiàn)全連接，即下層的每一單元與上層的每一單元都實現(xiàn)權(quán)連接，而每層各神經(jīng)元之間無連接。網(wǎng)絡(luò)按有教師示教的方式進行學習，當一對學習模式提供給網(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。這以后，按減小希望輸出與實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)為較小的隨機非零值。給定輸入/輸出樣本對，計算網(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i在第P組樣本輸入時，輸出為yip ip(1)式中Ijp—第p組樣本輸入時，節(jié)點i的第j個輸入(1)f是激勵函數(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)點的輸入。(2)計算網(wǎng)絡(luò)的目標函數(shù)J。設(shè)Ep為在第p組樣本輸入時網(wǎng)絡(luò)的目標函數(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作為對網(wǎng)絡(luò)學習狀況的評價。判別：若(4)(5)(4)式中￡預先確定的，￡分0則算法結(jié)束，否則，至步驟(4)。(4)反向傳播計算。由輸出層，依據(jù)J按“梯度下降法”反向計算，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——步長或稱為學習率，本文中n取1000000，n取0.9(6)3計算結(jié)果與比較為檢驗程序的可靠性與實用性，對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、氣壓對滲層表面的合金元素總質(zhì)量分數(shù)、滲層厚度、各合金元素質(zhì)量分數(shù)、吸收蜜工件增重/源網(wǎng)絡(luò)訓練準確可靠，同時又具有一定的推廣能力，在正交試驗16組數(shù)據(jù)中選擇13組作為訓練樣本，余下的3組以及正交優(yōu)化工藝作為檢測樣本。經(jīng)過1000000次訓練的試驗數(shù)據(jù)與計算結(jié)果的比較見表2(6)3計算結(jié)果與比較3。NiCrMoCu549.88114.69511.3651.605預測值51.73416.96211.2111.6611250.51416.69114.0710.912預測值51.17117.50913.0480.4151650.29019.1646.4801.308表2預測滲層表面的成分 質(zhì)量分數(shù)w/%編號預測值50.82618.1047.81301.3331757.16819.65514.7321.353預測值5989120107121631403從表2、表3可以看出訓練樣本和檢測樣本的網(wǎng)絡(luò)實際輸出值與期望值都很接近，說明應用神經(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)量分數(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)訓練與預測值試驗編號源極電壓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)量分數(shù)w/%—試驗值 預測值—試驗值—預測值—試驗值__預測值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：*為檢測樣本值，試驗編號17為正交優(yōu)化工藝(六號宋體)4結(jié)論TOC\o"1-5"\h\z。。。。。。\o"CurrentDocument"。。。。。。參考文獻(五號黑體)[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現(xiàn)[J].機械工程學報，2000，36(4)：30-33.ZHUZuchao.Theoreticalstudyandengineeringimplementationofsuper-low-specific-speedhighspeedcentrifugalpumps[J