文档介绍：研究生课程论文模板
基于神经网络的双层辉光离子渗金属
工艺预测模型的研究二号黑体
X X 四号仿宋
青岛理工大学大学机械工程学院青岛五号宋体
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子渗金属工艺与渗层表面成分和元素总质量分数渗层厚度和吸收率之间的数学模型试验结果与计算结果十分吻合小五宋体不少于300字
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3-5个关键词
中图分类号小五黑体 TG580小五宋体
0 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面冶金新技术[1~4]它可以在普通材料表面形成具有特殊物理化学性质的表面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在源极表面溅射的特性工件表面的沉积扩散等离子体空间传输存在较大的差异而且宏观工艺参数较多它们之间相互作用关系复杂以往人们都是借助于经验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已成功的应用于许多研究领域在材料热处理学科的应用越来越受到重视[56]首次以美国HAYEN公司生产的 Hastelloy C2000镍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素总质量分数渗层厚度和吸收率之间的预测模型
1 试验方法和试验方案四号宋体
11 试验方法
渗金属试验在自制双层辉光离子渗金属炉中进行源极材料为Hastelloy C2000合金尺寸为130 mm×50 mm×4 mm工件材料为20钢尺寸为80 mm×25 mm×3 mm采用脉冲放电模式源极采用直流电源工件采用脉冲电源源极材料Hastelloy C2000的质量分数wNi 59wMo 16wCr 23wCu wC<001
12 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又进行了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面合金元素成分及总质量分数渗层厚度和吸收率因素水平表如表1所示
表1 因素水平表小五宋体
因素六号宋体 水平 1 2 3 4 源极电压U/V 1 050 1 000 950 900 工件电压U/V 275 250 350 300 气压p/Pa 35 30 45 40 极间距d/mm 15 20 25 225 2 数学模型
在网络学****部分采用三层BP神经网络来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t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教的方式进行学****当一对学****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之间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
图1 典型BP网络示意图小五宋体
算法步骤
1 设置初始权系w 0 为