BP神经网络算法及Ni-TiC复合镀层工艺—性能模型预测

发布时间：2017-08-16 01:04

  本文关键词：BP神经网络算法及Ni-TiC复合镀层工艺—性能模型预测

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【摘要】：传统的材料加工过程受制于很多不确定工艺因素,而采用计算机辅助设计可以有效的减少很多误差。复合镀层制备过程是一个高度非线性的过程,在制备过程中许多因素直接影响着镀层的性能,也不能明确给出某种参数对性能的影响程度。同时关于沉积过程中所涉及到能否用确定数学模型来具体表征的问题,目前也没有一个明确定论。BP神经网络算法在许多不能明确数学模型问题上可以很好的发挥作用。首先,BP神经网络利用自学习功能对试验样本集进行训练调整,其次通过对样本的学习,运用自组织性能统计其内在规律,最后运用自身强大的映射能力把学习后的信息储存在权值中。当再次输入训练样本时,已训练的BP神经网络便表现出很强的、非线性的映射能力,同时在对训练样本集和期望输出样本集的数目不受制约。因此,通过自由修改相应程序以达到满足具体的实际研究应用。BP神经网络的思想已经拓展、革新且完美的应用到现实生活中解决问题,其带来的利益也得到了人们的广泛接受。本文通过分析制备复合镀层过程中的因素权重对镀层性能的影响为实际出发点,利用BP神经网络尝试解决复合镀层制备过程中工艺参数的自动选择问题。即在正交试验的基础上,运用BP神经网络优化脉冲电沉积工艺制备高颗粒含量的Ni-TiC复合镀层。首先采用正交试验法初选出影响Ni-TiC复合镀层耐磨耐蚀性能的工艺参数,如TiC微粒含量、电流密度、占空比、频率以及搅拌速率等,然后利用Matlab神经网络工具箱建立BP神经网络模型,对正交实验的施镀配方及工艺参数组合进行训练、预测及验证,优选出最佳参数组合。最后,对Ni-TiC复合镀层的微观组织以及耐磨耐蚀性能进行了表征分析。研究结果表明:运用BP神经网络优化的最佳工艺条件为TiC微粒含量32 g/L,电流密度1A/dm2,占空比50%,频率700Hz,搅拌速度250 r/min;该模型所得预测值与试验值曲线吻合较好,其相对误差较小,最大误差不超过3%,相关系数为0.99908。采用该优化工艺制备的Ni-TiC复合镀层结构致密,平整均匀,TiC微粒弥散分布于Ni基质层内部,复合镀层与基体之间结合良好,具有优异的耐磨耐蚀性能。
【关键词】：BP神经网络 脉冲电沉积 正交试验 Ni-Ti C复合镀层
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG174.4
【目录】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-7
• 1 绪论7-16
• 1.1 课题研究的背景及意义7-8
• 1.2 脉冲复合电沉积技术8-9
• 1.2.1 脉冲复合电沉积技术的概述8
• 1.2.2 脉冲复合电沉积技术的原理8
• 1.2.3 脉冲复合电沉积技术的特点8-9
• 1.3 复合镀层的研究9-10
• 1.3.1 高硬度耐磨性复合镀层9
• 1.3.2 耐腐蚀性复合镀层9
• 1.3.3 自润滑性复合镀层9
• 1.3.4 光催化活性复合镀层9-10
• 1.3.5 电接触性能复合镀层10
• 1.3.6 耐高温复合镀层10
• 1.4 人工神经网络在国内外的研究和发展10-12
• 1.5 BP神经网络在材料科学中的发展与应用12-14
• 1.5.1 材料性能预测12
• 1.5.2 材料微观组织预测研究12-13
• 1.5.3 复合镀层中的研究13-14
• 1.6 本文的主要研究内容与创新之处14-16
• 2 BP神经网络的基本理论与程序设计16-27
• 2.1 BP神经网络的概述16-21
• 2.1.1 BP神经网络原理16-17
• 2.1.2 BP神经网络结构模型17-19
• 2.1.3 BP神经网络算法19-21
• 2.2 BP算法的缺点21
• 2.3 BP算法的改进方法21-23
• 2.4 网络的设计23-24
• 2.4.1 网络的层数23
• 2.4.2 隐含层的神经元个数23-24
• 2.4.3 初始权值的选择24
• 2.4.4 学习速率24
• 2.5 BP神经网络工具箱函数24-25
• 2.6 BP基本程序25-26
• 2.7 本章小结26-27
• 3 LM-BP神经网络模型的建立27-39
• 3.1 LM算法工作原理27-29
• 3.2 LM-BP网络拓扑结构29-31
• 3.3 神经网络工具箱的使用31-37
• 3.3.1 Matlab工具箱构造模型32-35
• 3.3.2 模型训练35-37
• 3.4 本章小结37-39
• 4 Ni-Ti C复合镀层的工艺研究39-47
• 4.1 正交试验方法39
• 4.2 正交试验原理39-42
• 4.3 试验材料及试验方法42-43
• 4.3.1 试验装置42
• 4.3.2 镀液组成及工艺参数42
• 4.3.3 复合镀层微观组织观察及性能测试42-43
• 4.4 Ni-Ti C复合镀层制备正交试验设计法43-46
• 4.5 本章小结46-47
• 5 Ni-Ti C复合镀层制备工艺建模47-56
• 5.1 数据处理47-48
• 5.2 Ni-Ti C镀层BP模型训练结果48-49
• 5.3 Ni-Ti C镀层BP模型的仿真49-51
• 5.4 BP网络的预测51-54
• 5.5 最佳工艺条件测试54-55
• 5.6 本章小结55-56
• 6 Ni-Ti C复合镀层试验验证分析56-62
• 6.1 Ni-Ti C复合镀层微观组织形貌分析56-57
• 6.2 Ni-Ti C复合镀层的X射线衍射图谱分析57
• 6.3 Ni-Ti C复合镀层耐磨性能分析57-60
• 6.4 Ni-Ti C复合镀层耐蚀性能分析60-61
• 6.5 本章小结61-62
• 结论62-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-68
• 攻读硕士学位期间的研究成果68

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