本文選題：超音速等離子噴涂　切入點(diǎn)：Fe基合金粉　出處：《表面技術(shù)》2015年09期

【摘要】：目的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自訓(xùn)練和輸出預(yù)測(cè)的功能,將其應(yīng)用于熱噴涂過(guò)程中的參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。方法依托高效能超音速等離子噴涂系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),以Fe基合金粉末為噴涂材料,將等離子噴涂中的主氣流量、電功率和噴涂距離作為模型輸入,涂層沉積速率和硬度作為模型輸出,不斷調(diào)整隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),最終建立3-7-2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以優(yōu)化工藝參數(shù)。利用優(yōu)化出的工藝參數(shù)制備Fe基合金涂層,測(cè)試其性能,并計(jì)算誤差。結(jié)果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化出的最優(yōu)噴涂工藝參數(shù)為:主氣流量96L/min,電功率56 k W,噴涂距離95 mm。采用該工藝參數(shù)制備涂層,涂層增厚實(shí)測(cè)平均值為360μm,硬度為672HV0.3,而模型的預(yù)測(cè)值分別為332μm和611HV0.3,與預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差分別為7.8%和9.1%。結(jié)論 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)等離子噴涂參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題的擬合精度比較高,誤差在可以接受的范圍之內(nèi)。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于熱噴涂工藝參數(shù)的優(yōu)化具有科學(xué)性和可操作性。
[Abstract]:Aim based on the self-learning, self-training and output prediction functions of BP neural network, the BP neural network is applied to the optimization of parameters in thermal spraying process.Methods based on the experimental platform of high performance supersonic plasma spraying system, Fe-based alloy powder was used as the spraying material. The main gas flow, electric power and spraying distance in plasma spraying were input as the model.The coating deposition rate and hardness are taken as the output of the model, and the number of hidden layer nodes is constantly adjusted. Finally, the BP neural network of 3-7-2 network structure is established to optimize the process parameters.The Fe-base alloy coating was prepared by using the optimized process parameters. The properties of the coating were tested and the error was calculated.Results the optimum spraying parameters were obtained as follows: main gas flow rate 96L / min, electric power 56kW, spraying distance 95 mm.The average thickness of coating is 360 渭 m, the hardness is 672HV0.3, and the predicted values of the model are 332 渭 m and 611HV0.3, respectively. The relative error between the model and the predicted value is 7.8% and 9.1%, respectively.Conclusion the fitting accuracy of BP neural network for plasma spraying parameter optimization is high and the error is within acceptable range.It is scientific and operable to apply BP neural network to the optimization of thermal spraying process parameters.
【作者單位】： 裝甲兵工程學(xué)院;河北工業(yè)大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(51175513)~~
【分類號(hào)】：TG174.4;TP183

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前7條

1 王燦明;等離子噴涂耐磨涂層技術(shù)在大型薄壁零件上的應(yīng)用研究[D];山東科技大學(xué);2010年

2 劉彥學(xué);鎂合金表面冷噴涂技術(shù)及涂層性能的研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2008年

3 陶汪;激光點(diǎn)焊焊點(diǎn)質(zhì)量監(jiān)測(cè)與控制研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2008年

4 任志玲;弓網(wǎng)系統(tǒng)載流摩擦磨損性能及其最優(yōu)載荷研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2012年

5 王騰;大功率碟型激光焊金屬蒸汽圖像動(dòng)態(tài)特征分析[D];廣東工業(yè)大學(xué);2012年

6 張群莉;激光熔覆制備超細(xì)陶瓷復(fù)合涂層的組織與性能研究[D];浙江大學(xué);2013年

7 楊效田;超音速等離子—感應(yīng)復(fù)合技術(shù)制備高鋁青銅合金表面涂層的研究[D];蘭州理工大學(xué);2012年

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 胡笑寒,郭偉;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在紡織外貿(mào)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略中的應(yīng)用[J];鄭州紡織工學(xué)院學(xué)報(bào);2000年04期

2 羅公亮;從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到支撐矢量機(jī)(下)[J];冶金自動(dòng)化;2002年01期

3 楊旭華,戴華平,孫優(yōu)賢;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)酵時(shí)間和最優(yōu)發(fā)酵溫度模型[J];化工自動(dòng)化及儀表;2004年01期

4 孫波,陳靜,鐘建輝,陳樺;軸類零件設(shè)計(jì)耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例分類模型[J];輕工機(jī)械;2004年01期

5 段善寧,汪玉春;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在儲(chǔ)運(yùn)工程中的應(yīng)用綜述[J];天然氣與石油;2004年04期

6 吳孟武;周華民;趙朋;李德群;;塑料熔體黏度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合[J];塑料科技;2007年02期

7 姚尚鋒;楊占營(yíng);鄒彪;;多屬性裝備質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J];廣西輕工業(yè);2007年12期

8 鄧建長(zhǎng);劉海波;;對(duì)礦山安全評(píng)價(jià)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)[J];湖南安全與防災(zāi);2008年05期

9 顧玉鋼;夏智海;莊力健;;基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疲勞裂紋擴(kuò)展速率預(yù)測(cè)[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年06期

10 王小完;楊樺;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在礦體邊界圈定中的應(yīng)用研究[J];金屬礦山;2009年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 王雷;陳宗海;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在過(guò)程系統(tǒng)建模中的應(yīng)用綜述[A];'2002系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)論文集（第四卷）[C];2002年

2 周宗潭;胡德文;;自組織的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和群落生長(zhǎng)模型研究[A];1995年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議暨智能自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];1995年

3 侯媛彬;易繼鍇;楊玉珍;陳雙葉;韓崇昭;;一種能消除混沌現(xiàn)象的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];1996年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];1996年

4 江銘炎;江銘虎;;一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征壓縮及分類的研究[A];1998年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];1998年

5 陳文新;王長(zhǎng)富;戴蓓倩;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語(yǔ)四聲識(shí)別[A];第一屆全國(guó)語(yǔ)言識(shí)別學(xué)術(shù)報(bào)告與展示會(huì)論文集[C];1990年

6 劉豐;姜建新;程俊;易克初;;一種用于語(yǔ)音識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];第二屆全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1992年

7 梁循;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練樣本空間的分割特性及其應(yīng)用[A];1995中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1995年

8 黃小原;肖四漢;樊治平;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警系統(tǒng)及其應(yīng)用[A];1995中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1995年

9 李艷;邵日祥;方建安;邵世煌;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在功率電子及拖動(dòng)控制中的應(yīng)用[A];1996中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1996年

10 高文忠;顧樹(shù)生;平力;;靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法及其收斂性初探[A];1994年中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];1994年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 美國(guó)明尼蘇達(dá)大學(xué)社會(huì)學(xué)博士 密西西比州立大學(xué)國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃與分析研究中心資深助理研究員 陳心想;維護(hù)好創(chuàng)新的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件”[N];中國(guó)教師報(bào);2014年

2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計(jì)算機(jī)世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國(guó)紡織報(bào);2003年

4 中國(guó)科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類大腦[N];計(jì)算機(jī)世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開(kāi)復(fù)雜工藝“黑箱”[N];解放日?qǐng)?bào);2007年

6 本報(bào)記者 劉霞;美用DNA制造出首個(gè)人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];科技日?qǐng)?bào);2011年

7 健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時(shí)報(bào);2006年

8 劉力;我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達(dá)國(guó)際先進(jìn)水平[N];中國(guó)電子報(bào);2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過(guò)鑒定[N];中國(guó)船舶報(bào);2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 曾U喺，

本文編號(hào)：1728627