本文關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及Ni-TiC復(fù)合鍍層工藝—性能模型預(yù)測

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【摘要】：傳統(tǒng)的材料加工過程受制于很多不確定工藝因素,而采用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)可以有效的減少很多誤差。復(fù)合鍍層制備過程是一個(gè)高度非線性的過程,在制備過程中許多因素直接影響著鍍層的性能,也不能明確給出某種參數(shù)對性能的影響程度。同時(shí)關(guān)于沉積過程中所涉及到能否用確定數(shù)學(xué)模型來具體表征的問題,目前也沒有一個(gè)明確定論。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在許多不能明確數(shù)學(xué)模型問題上可以很好的發(fā)揮作用。首先,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用自學(xué)習(xí)功能對試驗(yàn)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練調(diào)整,其次通過對樣本的學(xué)習(xí),運(yùn)用自組織性能統(tǒng)計(jì)其內(nèi)在規(guī)律,最后運(yùn)用自身強(qiáng)大的映射能力把學(xué)習(xí)后的信息儲存在權(quán)值中。當(dāng)再次輸入訓(xùn)練樣本時(shí),已訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便表現(xiàn)出很強(qiáng)的、非線性的映射能力,同時(shí)在對訓(xùn)練樣本集和期望輸出樣本集的數(shù)目不受制約。因此,通過自由修改相應(yīng)程序以達(dá)到滿足具體的實(shí)際研究應(yīng)用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想已經(jīng)拓展、革新且完美的應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活中解決問題,其帶來的利益也得到了人們的廣泛接受。本文通過分析制備復(fù)合鍍層過程中的因素權(quán)重對鍍層性能的影響為實(shí)際出發(fā)點(diǎn),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嘗試解決復(fù)合鍍層制備過程中工藝參數(shù)的自動選擇問題。即在正交試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化脈沖電沉積工藝制備高顆粒含量的Ni-TiC復(fù)合鍍層。首先采用正交試驗(yàn)法初選出影響Ni-TiC復(fù)合鍍層耐磨耐蝕性能的工藝參數(shù),如TiC微粒含量、電流密度、占空比、頻率以及攪拌速率等,然后利用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對正交實(shí)驗(yàn)的施鍍配方及工藝參數(shù)組合進(jìn)行訓(xùn)練、預(yù)測及驗(yàn)證,優(yōu)選出最佳參數(shù)組合。最后,對Ni-TiC復(fù)合鍍層的微觀組織以及耐磨耐蝕性能進(jìn)行了表征分析。研究結(jié)果表明:運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的最佳工藝條件為TiC微粒含量32 g/L,電流密度1A/dm2,占空比50%,頻率700Hz,攪拌速度250 r/min;該模型所得預(yù)測值與試驗(yàn)值曲線吻合較好,其相對誤差較小,最大誤差不超過3%,相關(guān)系數(shù)為0.99908。采用該優(yōu)化工藝制備的Ni-TiC復(fù)合鍍層結(jié)構(gòu)致密,平整均勻,TiC微粒彌散分布于Ni基質(zhì)層內(nèi)部,復(fù)合鍍層與基體之間結(jié)合良好,具有優(yōu)異的耐磨耐蝕性能。
【關(guān)鍵詞】：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 脈沖電沉積 正交試驗(yàn) Ni-Ti C復(fù)合鍍層
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TG174.4
【目錄】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-7
• 1 緒論7-16
• 1.1 課題研究的背景及意義7-8
• 1.2 脈沖復(fù)合電沉積技術(shù)8-9
• 1.2.1 脈沖復(fù)合電沉積技術(shù)的概述8
• 1.2.2 脈沖復(fù)合電沉積技術(shù)的原理8
• 1.2.3 脈沖復(fù)合電沉積技術(shù)的特點(diǎn)8-9
• 1.3 復(fù)合鍍層的研究9-10
• 1.3.1 高硬度耐磨性復(fù)合鍍層9
• 1.3.2 耐腐蝕性復(fù)合鍍層9
• 1.3.3 自潤滑性復(fù)合鍍層9
• 1.3.4 光催化活性復(fù)合鍍層9-10
• 1.3.5 電接觸性能復(fù)合鍍層10
• 1.3.6 耐高溫復(fù)合鍍層10
• 1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在國內(nèi)外的研究和發(fā)展10-12
• 1.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料科學(xué)中的發(fā)展與應(yīng)用12-14
• 1.5.1 材料性能預(yù)測12
• 1.5.2 材料微觀組織預(yù)測研究12-13
• 1.5.3 復(fù)合鍍層中的研究13-14
• 1.6 本文的主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新之處14-16
• 2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論與程序設(shè)計(jì)16-27
• 2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述16-21
• 2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理16-17
• 2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型17-19
• 2.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法19-21
• 2.2 BP算法的缺點(diǎn)21
• 2.3 BP算法的改進(jìn)方法21-23
• 2.4 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)23-24
• 2.4.1 網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)23
• 2.4.2 隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)23-24
• 2.4.3 初始權(quán)值的選擇24
• 2.4.4 學(xué)習(xí)速率24
• 2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)24-25
• 2.6 BP基本程序25-26
• 2.7 本章小結(jié)26-27
• 3 LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立27-39
• 3.1 LM算法工作原理27-29
• 3.2 LM-BP網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)29-31
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的使用31-37
• 3.3.1 Matlab工具箱構(gòu)造模型32-35
• 3.3.2 模型訓(xùn)練35-37
• 3.4 本章小結(jié)37-39
• 4 Ni-Ti C復(fù)合鍍層的工藝研究39-47
• 4.1 正交試驗(yàn)方法39
• 4.2 正交試驗(yàn)原理39-42
• 4.3 試驗(yàn)材料及試驗(yàn)方法42-43
• 4.3.1 試驗(yàn)裝置42
• 4.3.2 鍍液組成及工藝參數(shù)42
• 4.3.3 復(fù)合鍍層微觀組織觀察及性能測試42-43
• 4.4 Ni-Ti C復(fù)合鍍層制備正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法43-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 5 Ni-Ti C復(fù)合鍍層制備工藝建模47-56
• 5.1 數(shù)據(jù)處理47-48
• 5.2 Ni-Ti C鍍層BP模型訓(xùn)練結(jié)果48-49
• 5.3 Ni-Ti C鍍層BP模型的仿真49-51
• 5.4 BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測51-54
• 5.5 最佳工藝條件測試54-55
• 5.6 本章小結(jié)55-56
• 6 Ni-Ti C復(fù)合鍍層試驗(yàn)驗(yàn)證分析56-62
• 6.1 Ni-Ti C復(fù)合鍍層微觀組織形貌分析56-57
• 6.2 Ni-Ti C復(fù)合鍍層的X射線衍射圖譜分析57
• 6.3 Ni-Ti C復(fù)合鍍層耐磨性能分析57-60
• 6.4 Ni-Ti C復(fù)合鍍層耐蝕性能分析60-61
• 6.5 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-63
• 致謝63-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果68

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