基于神經網絡的雙層輝光離子滲金屬工藝預測模型的研究（

1、王國慶，等：基于神經網絡的雙層輝光離子滲金屬工藝預測模型的研究基于神經網絡的雙層輝光離子滲金屬工藝預測模型的研究王國慶1張新2李小麗1（1.蘇州市職業(yè)大學電子信息工程系，江蘇蘇州215104；2.上海交通大學機械工程學院上海200030）摘要：將人工神經網絡理論和算法應用于雙層輝光離子滲金屬工藝的研究，在對網絡進行訓練的基礎上，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量分數(shù)、滲層厚度和吸收率之間的數(shù)學模型，試驗結果與計算結果

2、十分吻合.（摘要包括：研究目的、方法、（摘要包括：研究目的、方法、結果）果）關鍵詞：雙層輝光；人工神經網絡；預測模型中圖分類：TG156文獻標志碼：ARrsearchonannbasedpredictionmodelusedtodoubleglowplasmasurfacealloyingprocessingWANGGuoqin1XHANGXin2LIXiaoli1(1.CollegeofmaterialsScienceEngineer

3、ingJilinUniversityChangchun130022P.R.China；2.SchoolofMechanicalEngineeringShanghaiJiaotongUniversityShanghai200030P.R.China)Abstract：Thetheythealgithmoftheartificialneuralwkareappliedintheresearchofthetechniquethecomposi

4、tionthegrossmassfractionofelementthethicknessofsurfacealloyinglayeraswellastheabsptionrateisbuilt.Thecalculationresultsareingoodagreementwiththeexperimentalresults.KeyKeywdswds：Doubleglow；Artificialneuralwk；Predictionmod

5、el雙層輝光離子滲金屬技術是我國在國內外都獲得專利的一項等離子表面冶金新技術它可以在普通材料表面形成具有特殊物理、化學性質的表面合金層[14].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系復雜，以往人們都是借助于經驗，很難找到反映其內在規(guī)律的數(shù)學模型.人工神經網絡理論的提出與發(fā)展為研究非線性系統(tǒng)提供了一種強有力的

6、工具，它已成功的應用于許多研究領域，在材料熱處理學科的應用越來越受到重視[56].首次以美國HAYEN公司生產的HastelloyC—2000鎳基耐蝕合金為源極，進行NiCrMoCu多元共滲工藝研究.利用人工神經網絡技術，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1.11.1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—200

7、0合金，尺寸為130mm50mm4mm，工件材料為20鋼，尺寸為80mm25mm3mm.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的質量分數(shù)：wNi=59%，wMo=16%，wCr=23%，wCu=1.6%，wC＜0.01%.1.21.2試驗方案試驗方案為了選定正交試驗各個工藝參數(shù)的取值范圍，先結合以往試驗研究的經驗，然后又進行了20余爐的摸基金項目：國家自然科學基金項目（6208092

8、1）作者簡介：王國慶（1973—），女，江蘇南京人，副教授，碩士，主要從事神經網絡研究；張新（1980—），女，江蘇蘇州人，講師，碩士，主要從事機械模型設計研究.XX等：基于神經網絡的雙層輝光離子滲金屬工藝預測模型的研究水面上，任何ESP、TCS、ABS、EBD裝備基本上極難發(fā)揮作用。當車速在110kmh時，對干燥路面來說正常，但行駛在積水路面上時，卻是足以致命的。（2）積水越深，越容易產生滑水現(xiàn)象。試驗表明，在混凝土路面上，水層為5m

9、m深時，斜交輪胎在車速80kmh時，附著系數(shù)已降為干混凝土路面的14以下（這時的附著系數(shù)僅相當于冰雪路面），100kmh時附著系數(shù)幾乎降為零，這時汽車已完全飄在水面上了。對同樣的輪胎，水層為1mm深時，情況只是略好一點：車速80kmh時，附著系數(shù)降為干混凝土路面的12以下，100kmh時附著系數(shù)僅為干混凝土路面的18。這說明，即使是薄如1mm的積水層，在車速較高時也會造成慘重的車禍。（3）輪胎載荷及結構將直接影響著汽車對地面的附著能力。

10、輪胎垂直載荷增大后，側偏剛度隨垂直載荷的增加而加大；輪胎充氣壓力對側偏剛度也有顯著影響，氣壓增加，側偏剛度增大；同時輪胎花紋的排水能力也非常重要，磨損后的輪胎更加危險。（4）部分滑水雖然不會使輪胎完全失去轉向控制，但是由于輪胎與路面的接觸面積減少，附著力下降較多，很容易發(fā)生側滑，引起交通事故。2.2基于MODBUS協(xié)議串口通信模塊的軟件實現(xiàn)在主控制系統(tǒng)中，工控機需要和功率變送器進行通信，用于傳輸定子電網信號等，功率變送器提供遵從MODB

11、US串口通信協(xié)議的RS485串口，在通過一個RS485轉換成RS232串口的硬件轉接口，實現(xiàn)工控機和功率變送器的通信。創(chuàng)建數(shù)據幀Byte(9)將從設備地址寫入Byte(0)將功能碼寫入Byte(1)將起始寄存器地址寫入Byte(2)～Byte(3)將寄存器個數(shù)寫入Byte(4～Byte(5)計算校驗位CRC寫入Byte(6～Byte(7)讀出緩沖區(qū)數(shù)據幀校驗CRC結束正確串口初始化發(fā)送報文接收報文打開串口取出Byte(3)～Byte(4

12、)值計算得到Uab值取出Byte(7)～Byte(8)值計算得到Ucb值取出Byte(5)～Byte(6)值計算得到Iab值取出Byte(9)～Byte(10)值計算得到Icb值取出Byte(11)～Byte(12)值計算得到P值取出Byte(13)～Byte(14)值計算得到Q值取出Byte(15)～Byte(16)值計算得到COSФ值取出Byte(17)～Byte(18)值計算得到f值關閉串口圖1串口發(fā)送和接收報文的程序流程圖2.3

13、2.3評估因素的模糊評估模型評估因素的模糊評估模型對城市電網供電能力評估，首先對各個元素進行模糊評估，關鍵是確定每個模糊事件的隸屬函數(shù)?；静襟E如下：（1）確定模糊事件因素W水平“良好”和因素W水平“不好”的隸屬度函數(shù)，本文統(tǒng)一選取梯形或者半梯形曲線。（2）把因素W分成一系列的小區(qū)間，根據該因素的實際計算或統(tǒng)計數(shù)據，計算出該因素位于各個電壓合格率是實際運行電壓在允許電壓偏差范圍內累計運行時間與對應的總運行時間的百分比，表征城市電網供電質