基于神经网络的双层辉光离子渗金属(EI论文模板).docVIP

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 X1； XXX2； X X X1 (四号仿宋) （1. 吉林大学 材料科学与工程学院， 长春 130022；2. 上海交通大学 机械工程学院 上海 200030）（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） 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（小五宋体） Rrsearch on ann-based prediction model used to double glow plasma surface alloying processing（四号） X X1； XXX2； X X X1（小四号正体） (1. College of materials Science and Engineering, Jilin University,Changchun 130022,China 2. School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030, China) Abstract（小五黑体）：The theory and the algorithm of the artificial neural network are 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 good agreement with the experimental results.（小五） Key words（小五黑体）：Double glow Artificial neural network Prediction model 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[5,6]。首次以美国HAYEN公司生产的 Hastelloy C—2000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） 1.1 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 C—2000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 C—2000的质量分数：wNi=59%，wMo=16%，wCr=23%，wCu=%，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） Table 1 (图题和表题需中英对照) 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 22.5 2 数学模型 在网络学习部分，采用三层BP神经网络来完成函数的映射。误差逆