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
摘要：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.（摘要包括：研究目的、方法、结果）
关键词：双层辉光；人工神经网络；预测模型
中图分类：TG156 文献标志码：A
Rrsearch on ann-based prediction model used to double glow plasma
surface alloying processing
Abstract：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.
Key words：Double glow；Artificial neural network；Prediction model
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,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[1-4].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
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：w Ni=59%，w Mo=16%，w Cr=23%，w Cu=1.6%，w C＜0.01%.
1.2 试验方案
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
基金项目：国家自然科学基金项目（62080921）
作者简介：王国庆（1973—），女，江苏南京人，副教授，硕士，主要从事神经网络研究；张新（1980—），女，江苏苏州人，讲师，硕士，主要从事机械模型设计研究.
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.
2数学模型 表1 因素水平表
在网络学习部分，采用三层BP 神经网络来完成
函数的映射[7]
. 误差逆传播神经网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络，如图所示为一个三层前馈神经网络：它包括输入层、隐含层(中间层)、输出层；输入层有i 个节点，隐含层有j 个节点，输出层有t 个节点. 上、下层之间各神经元实现全连接，即下层的每一单元与上层的每一单元都实现权连接，
而每层各神经元之间无连接. 网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，神经元激活值从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应. 这以后，按减小希
望输出与实际输出之间误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权值，最后回到输入层[8]
. 算法步骤：`
(1) 设置初始权系w (0)为较小的随机非零值.
(2) 给定输入/输出样本对，计算网络的输出： 设第p 组样本输入、输出分别为
u p =(u 1p ,u 2p ,,u np )d p =(d 1p ,d 2p ,,d np )p =1,2,,L (1)
节点i 在第p 组样本输入时，输出为
???
?
????
==∑j jp ij ip ip Ι
t w f t x f y )()]([ (2) 式中：I jP :：在第p 组样本输入时，节点i 的第j 个输入；f ：激励函数，采用Sigmoid 型，即
x
e x
f +=11
)( (3) 可由输入层经隐层至输出层，求得网络输出层节点的输入.
)()(t E t J p
P ∑= (4)
作为对网络学习状况的评价. 判别： 若 J ≤ε
式中： ε：预先确定的，ε≥0， 则算法结束，否则，至步骤(4).
(3) 反向传播计算
由输出层，依据J 按“梯度下降法”反向计 算，逐层调整权值. -=??-=+)()()
()()1(t w t w t J η
t w t w ij ij ij ij )()()()(t w t w t w t E ηij ij p ij
p Λ+=??∑ (5)
式中：η： 步长或称为学习率，其中n 取 1 000 000，η取0.9. 2.1 滑水现象的产生因素
出现滑水现象的起始车速与路面结构、积水深度、轮胎气压、载荷、沟槽花纹形式和磨损程度等因素
有关。
（1）由式（1）可知，速度越高其产生水的动压力将呈平方倍的增长，所以发生滑水的可能也就越高。即使有高级的主动安全设备的车辆，冲过积水层时也未必能化险为夷。因为滑水时轮胎几乎完全浮在水面
因素
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
上，任何ESP、TCS、ABS、EBD装备基本上极难发挥作用。当车速在110 km/h时，对干燥路面来说正常，但行驶在积水路面上时，却是足以致命的。
（2）积水越深，越容易产生滑水现象。试验表明，在混凝土路面上，水层为5 mm 深时，斜交轮胎在车速80km/h时，附着系数已降为干混凝土路面的1/4以下（这时的附着系数仅相当于冰雪路面），100 km/h 时附着系数几乎降为零，这时汽车已完全飘在水面上了。对同样的轮胎，水层为1mm深时，情况只是略好一点：车速80 km/h时，附着系数降为干混凝土路
面的1/2以下，100 km/h时附着系数仅为干混凝土路面的1/8。这说明，即使是薄如1mm的积水层，在车速较高时也会造成惨重的车祸。
（3）轮胎载荷及结构将直接影响着汽车对地面的附着能力。轮胎垂直载荷增大后，侧偏刚度随垂直载荷的增加而加大；轮胎充气压力对侧偏刚度也有显著影响，气压增加，侧偏刚度增大；同时轮胎花纹的排水能力也非常重要，磨损后的轮胎更加危险。
（4）部分滑水虽然不会使轮胎完全失去转向控制，但是由于轮胎与路面的接触面积减少，附着力下降较多，很容易发生侧滑，引起交通事故。
2.2 基于MODBUS 协议串口通信模块的软件实现
在主控制系统中，工控机需要和功率变送器进行通信，用于传输定子电网信号等，功率变送器提供遵从MODBUS 串口通信协议的RS485 串口，在通过一个RS485转换成RS232串口的硬件转接口，实现工控机和功率变送器的通信。
图1 串口发送和接收报文的程序流程图
2.3 评估因素的模糊评估模型
对城市电网供电能力评估，首先对各个元素进行模糊评估，关键是确定每个模糊事件的隶属函数。
基本步骤如下：
（1）确定模糊事件因素W水平“良好”和因素W水平“不好”的隶属度函数，本文统一选取梯形或者
半梯形曲线。
（2）把因素W 分成一系列的小区间，根据该因素的实际计算或统计数据，计算出该因素位于各个
电压合格率是实际运行电压在允许电压偏差范围内累计运行时间与对应的总运行时间的百分比，表征城市电网供电质量的高低。最后可以根据模糊语言变量“良好”、“一般”和“不好”的隶属度值大小确定该因素对供电能力的影响程度。本文中电压合格率以电压在正常范围内的监测点占总监测点的百分比见图2.
图2 电压合格率水平“良好”隶属度函数曲线
（a ）变形前；（ b ） ε
=0.87 ；（c) ε=1.62； （d)ε=2.89。
图3 变形前以及不同应变量后微观组织
0.96
0.97
0.98
0.99
1.0
1.5
0.95
1.01
1.02
1.03
1.04
1.05
1.0 0.5
电压合格率
（a ）
（b ） （c ）
（d ）
隶属度
3结果与比较
为检验程序的可靠性与实用性，对双层辉光离子多元共渗工艺参数：源极电压、工件电压、极间距、气压对渗层表面的合金元素总质量分数、渗层厚度、各合金元素质量分数、吸收率(工件增重/源极增重)的影响进行了网络学习，并与试验结果进行了比较。模型的输入节点数为4个工艺参数，隐含层节点数为5，输出分别为上叙各指标项。为保证网络训练准确可靠，在正交试验16组数据中选择13组作为训练样本，余下的3组以及正交优化工艺作为检测样本。经过1 000 000次训练的试验数据与计算结果的比较见表2、表3.
表2 预测渗层表面的成分 / %
编号 质量分数w
Ni Cr Mo Cu
5 49.881 14.695 11.365 1.605 (小数点 对齐)
预测值 51.734 16.962 11.211 1.661 12 50.514 16.691 14.071 0.912 预测值 51.171 17.509 13.048 0.415 16 50.290 19.164 6.480 1.308 预测值 50.826 18.104 7.8130 1.333 17 57.168 19.655 14.732 1.353 预测值
59.891
20.107
12.163
1.403
从表2、表3可以看出训练样本和检测样本的网络实际输出值与期望值都很接近
V s s a
V c c d
V s s d
A 1
A 2
A 3
A 4
A 5
A 6
A 7
R E C
P A L Y
P A L Y L
R E C L E D
图4 ISD1420器件结构框图
MIC REF
表3 人工神经网络训练与预测值
试验编号源极
电压
U∕V
工件电压
U∕V
极间距
d∕mm
气压
p∕Pa
吸收率s∕%渗层厚度δ∕μm元素总质量分数w∕%
试验值预测值试验值预测值试验值预测值
1 1 1 1 1 70.900 70.587 34.5 34.579 87.496 87.437
2 1 2 2 2 61.200 60.871 36.5 36.380 89.796 89.237
3 1 3 3 3 33.330 32.847 19.0 19.245 84.895 84.508
4 1 4 4 4 44.650 44.401 21.0 20.871 77.579 77.321
5* 2 1 2 3 48.100 47.753 25.5 24.950 77.546 76.796 17* 1 2 1 1 79.340 80.920 38.0 38.459 92.908 92.210
注：*为检测样本值，试验编号17为正交优化工艺
4 结论
通过对基于神经网络的双层辉光离子多元共渗的工艺研究，建立起工艺参数与渗层的表面合金成分和合金总质量分数、渗层厚度和吸收率之间的映射模型。该模型的建立为多元共渗这种多变量、非线性系统的问题的解决提供了一个有效的工具.
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双层辉光离子渗镍基合金Inconel625 张旭杨忠民董建新谢锡善徐重高原 摘要采纳双层辉光离子渗金属技术在20钢、工业纯铁、18-8不锈钢3种材料表面进行表面合金化。结果说明：能够在3种材料表面获得成分类似于镍基合金Inconel 625及与Inconel 625不同的表面合金渗层。并对渗层成分操纵、组织结构和耐蚀性进行研究。 关键词双层辉光镍基合金离子渗金属 Double Glow Plasma Surface Alloying using Nickel Base Alloy Inconel 625 Zhang Xu, Yang Zhongmin, Dong Jianxin and Xie Xishan (University of Science and Technology, Beijing 100083) Xu Zhong and Gao Yuan (Taiyuan University of Technology) Abstract The double glow plasma surface alloying using nickel base alloy Inconel 625 on the 0.20% C steel, commercial pure iron and 18-8 stainless steel has been carried out. The results show that compositions of surface alloying layer which was similar or different to the alloy Inconel 625 were obtained. And the composition control, the microstructure and the corrosion resistance of the alloying layer have been studied. Material Index Double glow, Nickel Base Alloy, Plasma Surface Alloying 双层辉光离子渗金属(双辉渗金属)技术［1，2］是一项表面冶金技术，它能够在一般材料表面形成具有专门物理、化学性质的表面合金层。表面层的合金元素含量可达90%以上，合金层的厚度可达几百微米以上。双辉渗金属技术的显现，使镍基合金的表面冶金成为可能。 多年来，对Ni、Cr、W、Mo等合金元素的单元渗［3］和Ni-Cr、W-Mo、Ni-Cr-Mo等多元共渗［4，5］进行了研究。双层辉光离子渗金属技术在抗腐蚀和抗氧化方面的应用也取得一定的进展，双辉铬镍共渗成功地应用于化工机械等部件，A 钢板铬镍共渗能够得到高合金含量的Ni-Cr合金渗 3 层［4］。 Inconel 625合金是以Nb、Mo为要紧强化元素的固溶体强化型镍基合金，具有良好的机械性能、耐蚀性、可焊性和加工性能。 Inconel 625作为合金元素的供给源，利用双层辉光渗金属技术在纯铁、低碳钢及不锈钢18-8的表面形成Inconel 625镍基合金层，用来代替整体镍基合金工件以节约大量贵重金属，降低成本，应用于工业领
基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建
年份 (年) 1(1988) 2(1989) 3(1990) 4(1991) 5(1992) 6(1993) 7(1994) 8(1995) 实际值 (ERI) 年份 (年) 9(1996) 10(1997) 11(1998) 12(1999) 13(2000) 14(2001) 15(2002) 16(2003) 实际值 (ERI) BP 神经网络的训练过程为: 先用1988 年到2002 年的指标历史数据作为网络的输入,用1989 年到2003 年的指标历史数据作为网络的输出,组成训练集对网络进行训练,使之误差达到满意的程度,用这样训练好的网络进行预测. 采用滚动预测方法进行预测:滚动预测方法是通过一组历史数据预测未来某一时刻的值,然后把这一预测数据再视为历史数据继续预测下去,依次循环进行,逐步预测未来一段时期的值. 用1989 年到2003 年数据作为网络的输入,2004 年的预测值作为网络的输出. 接着用1990 年到2004 年的数据作为网络的输入,2005 年的预测值作为网络的输出.依次类推,这样就得到2010 年的预测值。 目前在BP 网络的应用中,多采用三层结构. 根据人工神经网络定理可知,只要用三层的BP 网络就可实现任意函数的逼近. 所以训练结果采用三层BP模型进行模拟预测. 模型训练误差为,隐层单元数选取8个,学习速率为,动态参数,Sigmoid参数,最大迭代次数3000.运行3000次后,样本拟合误差等于。 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights={1,1} inputbias={1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights={2,1} layerbias={2} % 设置训练参数 = 50; = ; = ; = 10000; = 1e-3;
一.离子氮化工艺 离子氮化是一种可以显著提高钢铁零件表面硬度﹑耐磨损﹑耐疲劳和耐腐蚀性能的化学热处理工艺。 将欲处理零件置于真空炉体内，在真空条件下，往炉内充以稀薄的含氮气体（如氨气或氮氢混合气体）。零件接离子电源阴极，炉体接阳极，阴阳极接数百伏直流电压。由于电场作用，炉内稀薄气体被电离，氮离子定向撞击阴极（零件），零件表面产生辉光放电并被加热。在一定气氛和一定温度下，零件表面复合、吸收氮原子，形成高浓度的含氮层并向心部扩散，经过一段时间，得到工艺要求所需要的氮化层。 离子氮化工艺由于其节能﹑省气﹑效率高﹑质量好﹑无污染等优点，在动力﹑机床﹑石化机械﹑轻纺机械﹑摸具等行业中得到了广泛应用。 二.离子氮化设备 设备主要用于机械零件的离子氮化、离子氮碳共渗(软氮化)等离子化学热处理工艺，使
机械零件表面改性，获得所需要的机械性能和物理化学性能。 成套设备由离子电源﹑真空炉体﹑真空获得系统﹑测控温系统﹑供气系统组成。 2.1.离子电源 离子电源分为直流离子电源和脉冲离子电源。 2.1.1.直流离子电源 直流离子电源主要包括整流变压器﹑可控整流电路﹑L-C 振荡灭弧电路﹑截止反馈电路﹑控制电路。 2.1.2.脉冲离子电源 脉冲离子电源是在直流离子电源的基础上加装由 IGBT 元件及控制电路组成的斩波器，通过斩波得到占空比可调的脉冲电流。脉冲离子电源与直流离子电源相比，能较好地改善空心阴极效应。 脉冲离子电源是在每个工作周内（频率为 1KHZ时，周期为1ms）电流回零，辉光熄灭一次，因而提高了灭弧效率。 脉冲离子电源能实现电压、电流的独立调节，能滿足不同的工艺要求。
基于神经网络的预测控制模型仿真 摘要：本文利用一种权值可以在线调整的动态BP神经网络对模型预测误差进行拟合并与预测模型一起构成动态组合预测器，在此基础上形成对模型误差具有动态补偿能力的预测控制算法。该算法显著提高了预测精度，增强了预测控制算法的鲁棒性。 关键词：预测控制神经网络动态矩阵误差补偿 1.引言 动态矩阵控制(DMC)是一种适用于渐近稳定的线性或弱非线性对象的预测控制算法，目前已广泛应用于工业过程控制。它基于对象阶跃响应系数建立预测模型，因此建模简单，同时采用多步滚动优化与反馈校正相结合，能直接处理大时滞对象，并具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。 但是，DMC算法在实际控制中存在一系列问题，模型失配是其中普遍存在的一个问题，并会不同程度地影响系统性能。DMC在实际控制中产生模型失配的原因主要有2个，一是诸如建模误差、环境干扰等因素，它会在实际控制的全程范围内引起DMC的模型失配；二是实际系统的非线性特性，这一特性使得被控对象的模型发生变化，此时若用一组固定的阶跃响应数据设计控制器进行全程范围的控制，必然会使实际控制在对象的非建模区段内出现模型失配。针对DMC模型失配问题，已有学者进行了大量的研究，并取得了丰富的研究成果，其中有基于DMC控制参数在线辨识的智能控制算法，基于模型在线辨识的自校正控制算法以及用神经元网络进行模型辨识、在辨识的基础上再进行动态矩阵控制等。这些算法尽管进行在线辨识修正对象模型参数，仍对对象降阶建模误差(结构性建模误差)的鲁棒性不好，并对随机噪声干扰较敏感。针对以上问题，出现了基于误差校正的动态矩阵控制算法。这些文献用基于时间序列预测的数学模型误差代替原模型误差，得到对未来误差的预测。有人还将这种误差预测方法引入动态矩阵控制，并应用于实际。这种方法虽然使系统表现出良好的稳定性，但建立精确的误差数学模型还存在一定的困难。 本文利用神经网络通过训练学习能逼近任意连续有界函数的特点，建立了一种采用BP 神经网络进行预测误差补偿的DMC预测控制模型。其中神经网络预测误差描述了在预测模型中未能包含的一切不确定性信息，可以归结为用BP神经网络基于一系列过去的误差信息预测未来的误差，它作为模型预测的重要补充，不仅降低建立数学模型的负担，而且还可以弥补在对象模型中已简化或无法加以考虑的一切其他因素。 本文通过进行仿真，验证了基于神经网络误差补偿的预测控制算法的有效性及优越性，
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B P神经网络预测模型及应用 摘要采用BP神经网络的原理，建立神经网络的预测模型，并利用建立的人工神经网络训练并预测车辆的销售量，最后得出合理的评价和预测结果。 【关键词】神经网络模型预测应用 1 BP神经网络预测模型 BP神经网络基本理论 人工神经网络是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统。该网络由许多神经元组成，每个神经元可以有多个输入，但只有一个输出，各神经元之间不同的连接方式构成了不同的神经网络模型，BP网为其中之一，它又被称为多层前馈神经网络。 BP神经网络预测模型 （1）初始化，给各连接权值（wij，vi）及阐值（θi）赋予随机值，确定网络结构，即输入单元、中间层单元以及输出层单元的个数；通过计算机仿真确定各系数。 在进行BP网络设计前，一般应从网络的层数、每层中的神经元个数、初始值以及学习方法等方面进行考虑，BP网络由输入层、隐含层和输出层组成。隐含层神经元个数由以下经验公式计算： （1）
式中：s为隐层节点数，m为输入层节点数，n为输出层节点数，h为正整数，一般取3―7. BP网络采用了有一定阈值特性的、连续可微的sigmoid函数作为神经元的激发函数。采用的s 型函数为： （2） 式中：s为隐层节点数，m为输入层节点数，n为输出层节点数，h为正整数，一般取3―7.计算值需经四舍五入取整。 （2）当网络的结构和训练数据确定后，误差函数主要受激励函数的影响，尽管从理论分析中得到比的收敛速度快，但是也存在着不足之处。当网络收敛到一定程度或者是已经收敛而条件又有变化的时候，过于灵敏的反映会使得系统产生震荡，难于收敛。因此，对激励函数进行进一步改进，当权值wij （k）的修正值Δwij（k） Δwij（k+1）<0时，，其中a为大于零小于1的常数。这样做降低了系统进入最小点时的灵敏度，减少震荡。 2 应用 车辆销售量神经网络预测模型 本文以某汽车制造企业同比价格差、广告费用、服务水平、车辆销售量作为学习训练样本数据。如表1。 表1 产品的广告费、服务水平、价格差、销售量 月份广告费 （百万元）服务水平价格差
神经网络模型预测控制器 摘要：本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中，控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示，该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器，如减速优化控制器和分散控制器。 关键字：模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性，通常用逼近方法来获得近似解。在本文中，提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制（MPC），这可用于解决在线优化问题，另一种方法是函数逼近器，如人工神经网络，这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中，控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数，它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5]，但为了减小在线计算时的计算量，该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络，它能很好地用于表示非线性模型或控制器，如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制，这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统，基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面，该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法，用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术，用神经网络来逼近模型预测控制策略，且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本，Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题，其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题，控制器为反馈状态，用一个神经网络来表示。在以上的研究中，应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法，即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中，设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统，都需要许多输入与输出。在模型预测控制中，模型是用于预测系统未来的运动轨迹，优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此，模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是，基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中，主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示，最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计，分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统： 其中为控制器的输出，为输入，为状态矢量。控制
基于神经网络的股票预测 【摘要】: 股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。 【abstract] Stock analysis and forecasting is a complex field of study. The paper will make research on stock prediction model based on the analysis of historical data, using BP neural network and technical analysis theory. At the same time, making in-depth theoretical analysis and empirical studies on the short-term closing price forecasts of single stock. Secondly, making research on the model and structure of BP neural network, learning rules, weights of BP algorithm and so on, building a stock short-term forecasting model based on the BP neural network, related with the model of neural network and the ability of generalization. Moreover, using system of multiple-input single-output and single hidden layer, to forecast the sixth day price by BP neural network forecasting model structured. The network of training is chosen BP algorithm of traingdx, while making optimization on the node numbers of the hidden layer by several attempts. Thereby resolve effectively the problem of it. 【关键词】BP神经网络股票预测分析 1．引言 股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统，股价的变动受众多因素的影响。影响股价的因素可简单地分为两类，一类是公司基本面的因素，另一类是股票技术面的因素，虽然股票的价值是公司未来现金流的折现，由公司的基本面所决定，但是由于公司基本面的数据更新时间慢，且很多时候并不能客观反映公司的实际状况，采用适当数学模型就能在一定
2012-2013-2 期末表面工程概论 2010 届论文评分标准
姓名 赵宗峰 班级 10 材料本 学号 20100570138
培养学生在进行科研课题实验之后，对研究内容、 考核目的 研究结果、研究结论给予报告交流的能力。使学生 在今后工作中，具有对生产中存在的问题解决并进 行同行的交流的能力。 题目 题目研究内容完全一致 10-8， 一般 7-4， 差 3-0 格式正确，能将论文研究内容结果结论简 摘要及关键词 练地表达 10-8、表达一般 7-4、差 3-0 论文结构合理、研究内容充实、实验手段 研究内容 应用恰当，对结果能进行正确分析的 60-40，一般 39-20，差 19-0 逻辑性强、能用专业语言表达、语句通顺、 语言表达方面 极少错别字 15-10，一般 9-5，差 4-0
参考文献 合计总分 考核 成绩
有标注，齐全 5，一般 0-4
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审核人 签字
双辉光离子渗金属
作者 赵宗峰 单位：10 材料本 学号：20100570138 摘要：综述双层辉光离子渗金属技术设备，工艺过程，结果分析。结果分析得双 层辉光渗金属可以有效提高金属基体的耐腐蚀性、耐摩擦性、硬度。从而延长了 基体的寿命，节约了成本。对于节能，环保，降低防腐成本，节材都发挥着重要 作用。 关键字：双层辉光离子渗金属，耐腐蚀，耐磨损，硬度。 引言 离子渗金属是材料表面工程里面一项重要的改变材料表面多方面性能的重 要技术。双辉光离子渗金属对提高材料基体的抗腐蚀性，抗磨损性，提高硬度都 有很大的帮助对于延长材料寿命节约成本，环保，降低防腐成本，节材都发挥着 积极作用。因此此技术引起国内外相关学者的极大关注。 实验 材料设备 2、工艺过程 3、实验结果及讨论 4、结论 5、参考文献 1 试 验 设 备
图为 双层辉光等离子表面冶金试验炉 双层辉光等离子表面冶金试验炉包括辅助阴极、风冷系统、阴极结构、真 空系统、供气系统、外加热源、隔热屏系统、测温系统、水冷系统和电源。 在操作时，先将工件挂好，再进行源极布置，最后将钟罩盖上。这样可以保 证源极与工件之间的相对位置及源极与工件之间的距离。如果工件的长度过 长，应考虑温度的均匀性问题，增加一些辅助阴极。 试验材料 试验采用 Q235 低碳钢，对其进行渗铬镍。Q 表示屈服极限，在 235MPa 左右。尺寸为 35×25×3mm。由于初始试样表面粗糙，有油渍。为了更好的 进行渗镀，需要进行打磨清洗处理。先用 280#、600#、1000#、1200#砂纸依
实验2 低碳钢表面防腐蚀镀层及性能表征 一、实验内容及目的 1.通过实验了解双层辉光等离子表面冶金技术， 2.渗金属的防腐蚀原理， 3.分析Q235钢渗Cr-Ni前后的抗腐蚀和磨损性能表征。 四、与实验相关的知识点 1.双层辉光等离子表面冶金技术（参考《表面工程概论》）； 2.电化学腐蚀防护（参考《材料腐蚀与防护》）； 3.低碳钢组织及性能（参考《金属材料学》） 三、实验操作要点 1.Q235钢的表面预处理：机械清理，化学清理 2.双辉离子渗Cr-Ni （1）了解主要工艺参数：温度、时间、真空度，等。 （2）了解设备结构及离子渗金属原理； （3）渗金属操作及质量检测。 一、渗铬镍后Q235钢的抗电化学腐蚀分析：绘制极化曲线，确定主要参数；磨损实验。 二、分析渗铬镍后Q235钢的微观组织、抗磨性，描述微观组织，绘制摩擦曲线。 四、实验报告要求 1.介绍渗金属原理及工艺参数； 2.介绍实验材料、仪器及程序； 3.分析渗铬镍后Q235钢的微观组织、抗磨性、抗腐蚀性能的检测结果。 五、实验报告
Q235钢离子渗金属及性能测试实验报告 相关课程姓名班级时间评分材料腐蚀与防护，表面 工程概论，金属材料学 三、实验内容 1.Q235钢双层辉光等离子渗Cr-Ni工艺； 2.渗Cr-Ni层抗磨损性能测试； 3.渗Cr-Ni后Q235钢抗腐蚀性能测试； 二、实验原理 1.双层辉光等离子渗Cr-Ni原理及工艺参数； 2.抗磨损性能测试方法； 3.电化学抗腐蚀性测试原理； 双层辉光等离子渗Cr-Ni原理及工艺参数： 双层辉光离子渗金属基本原理图 双层辉光离子渗金属技术是利用真空条件下双层辉光放电所产生的低温等离子体而形成的一种等离子表面冶金方法。其主要功能是在可导电材料表面形成具有特殊物理化学性能的合金层。 双层辉光离子渗金属是在一个真空容器内设有阳极、阴极、以及由欲渗合金元素组成的源极，在阳极和阴极以及阳极和源极之间各设一直流可调压电源。当
离子渗氮工艺原理 【2009-1-8】 ﹝一﹞钢的渗氮 渗氮是把氮渗入钢件的表面，形成富氮硬化层的化学热处理过程。 在工业生产中，常用的工艺方法有：气体渗氮、盐浴渗氮和离子渗氮。 1．渗氮工艺的特点 ﹝1﹞渗氮后的零件表面具有高的硬度、耐磨性、疲劳强度和低的缺口敏感性。 ﹝2﹞渗氮温度较低，一般在500-600℃，而且，渗氮层的高硬度可以由渗氮直接得到，不需要经过较高温度的加热和淬火。所以，渗氮工艺的变形是最小的，常常作为零件的最后一道工序。 ﹝3﹞渗氮层有较高的抗腐蚀性能。 2．渗氮工艺的化学过程 渗氮和其他化学热处理工艺一样，也是由分解、吸收、扩散三个基本过程组成的。 ﹝1﹞分解 渗氮介质﹝通常为氨气﹞通过热分解或其他方法，生成活性氮原子。 ﹝2﹞吸收 钢表面吸收氮原子，形成氮在铁中的固溶体和氮化物。 ﹝3﹞扩散 氮从表面高浓度的饱和层向钢内层深处进行扩散，形成一定深度的渗氮层。 3．渗氮层的组织 根据Fe-N状态图，渗氮层主要由α、γ、γ，、ε四个相组成。 ﹝1﹞α相 氮在α-Fe中的间隙固溶体。最大溶解度为0.1％。 ﹝2﹞γ相 氮在γ-Fe中的间隙固溶体。 ﹝3﹞γ，相 为一可变成分的间隙相化合物，含氮量在5.7-6.1％之间，成分符合Fe4-N。 ﹝4﹞ε相 是含氮量变化范围相当宽的化合物，成分在8.25-11.0％之间变化。ε相硬度高，脆性大。4．合金元素的作用 碳钢和合金钢中由于碳和合金元素的作用，也影响渗氮层的形成。 碳的存在会使氮的扩散受阻，减小渗氮层的厚度。 钢中大部分合金元素都能形成氮化物，按氮化物的稳定性﹝稳定性越高，硬度也越高﹞次序排列依次为：Ti、Al、V、W、Mo、Cr、Mn、Fe。所以，为了在表面得到高的硬度和耐磨性，必须向钢中加入能与氮形成稳定氮化物的合金元素。同时，V、W、Mo、Cr等合金元素还能改善钢的组织，提高心部的强韧性。 合金元素也会使氮的扩散受阻，减小渗氮层的厚度。 ﹝二﹞离子渗氮工艺原理 离子渗氮渗氮层的形成也是由分解、吸收、扩散三个基本过程组成的。但是，由于辉光放电的作用，其机理有所不同。 在真空炉体内，工件接阴极，炉体接阳极，在阴阳极间施加数百伏的直流电压，产生辉光放电，使含氮的稀薄气体﹝如氨气﹞电离，形成等离子体。N+、H+离子在阴极位降区被加速，轰击阴极表面，使阴极表面活化，并发生一系列反应。首先，离子轰击动能转化为热能，
2012-2013-2期末表面工程概论2010届论文评分标准
双辉光离子渗金属 作者宗峰单位：10材料本学号： 摘要：综述双层辉光离子渗金属技术设备，工艺过程，结果分析。结果分析得双层辉光渗金属可以有效提高金属基体的耐腐蚀性、耐摩擦性、硬度。从而延长了基体的寿命，节约了成本。对于节能，环保，降低防腐成本，节材都发挥着重要作用。 关键字：双层辉光离子渗金属，耐腐蚀，耐磨损，硬度。 引言离子渗金属是材料表面工程里面一项重要的改变材料表面多方面性能的重要技术。双辉光离子渗金属对提高材料基体的抗腐蚀性，抗磨损性，提高硬度都有很大的帮助对于延长材料寿命节约成本，环保，降低防腐成本，节材都发挥着积极作用。因此此技术引起国外相关学者的极大关注。 实验 材料设备2、工艺过程3、实验结果及讨论4、结论5、参考文献 1试验设备 图为双层辉光等离子表面冶金试验炉 双层辉光等离子表面冶金试验炉包括辅助阴极、风冷系统、阴极结构、真空系统、供气系统、外加热源、隔热屏系统、测温系统、水冷系统和电源。 在操作时，先将工件挂好，再进行源极布置，最后将钟罩盖上。这样可以保证源极与工件之间的相对位置及源极与工件之间的距离。如果工件的长度过长，应考虑温度的均匀性问题，增加一些辅助阴极。 试验材料 试验采用Q235低碳钢，对其进行渗铬镍。Q表示屈服极限，在235MPa 左右。尺寸为35×25×3mm。由于初始试样表面粗糙，有油渍。为了更好的进行渗镀，需要进行打磨清洗处理。先用280#、600#、1000#、1200#砂纸依
次打磨基材，使其表面粗糙度变小，然后使用丙酮或酒精进行清洗除油。处理后，基体表面应平整，并且光泽度较好，如图2-2。源极材料为Cr80Ni20， 尺寸为80×80×5mm。 双层辉光等离子渗Cr-Ni原理：双层辉光离子渗金属是在一个真空容器设置阳极、阴极、以及由欲渗合金元素成的源极、阳极和阴极以及阳极和源极之间各设一直流可调压电源。当真空室的真空达到一定气压时，接通两个电源，使阳极和阴极以及阳极和源极之间分别产生辉光放电。在高电压下电子从阴极向阳极移动，打到Ar原子使之电离出。离子轰击源极使得源极溅射出欲渗元素，在负压的作用下使欲渗元素轰击工件表面由于双阴极效应导致工件升温在浓度差作用下渗入工件表面形成合金层。 双层辉光等离子渗Cr-Ni工艺参数：真空室的极限真空度应不低于5Pa，保护气体为氩气，工作气压围一般为10～60 Pa，阴极电压在540V左右，源极电压在980V左右，工件升温至850℃，保温8个小时。
第!!卷第"期核聚变与等离子体物理#$%&!!，’$&" !((!年 )!月 ’*+%,-./*01$2-234%-05-46701+0 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!8,+&!((!文章编号：(!9":;(<;（!((!）(":(!"=:(" 对阴极双辉等离子体的实验研究 李家全，铁 军，余萍，袁斌 （核工业西南物理研究院，成都;)((")） 摘 要：介绍了双辉离子渗金属技术的原理，对该技术所采用的不等电位对阴极双辉光放电的等离子体态性 能进行了实验研究。研究表明：在一定条件下在阴极双辉放电中能够产生增强型放电，对增强型放电的特征以及增强型放电的原因进行了初步的探讨。 关键词：等离子体；辉光放电；空心阴极放电中图分类号：>9?=；@A)B"C""9 文献标识码：D !引言 双辉离子渗金属技术是我国自主开发的低温等 离子体应用技术［)］，由于该项技术具有一定的应用 前景，因而得到了国家<;?计划的大力支持。在该 项技术的推广应用中，发现渗金属工艺很不稳定，等离子体行为也特别复杂。为了从等离子体物理角度深化对双辉离子渗金属技术的了解，有必要对其等离子体行为进行实验研究。 双辉离子渗金属采用的是不等电位对阴极双辉光放电模式，在文献［!，?］中给出了在这种放电模式下的伏安特性，其原理如图)所示。电源!-在源极D 和共用阳极 （真空室壁）之间激励的异常辉光放电以辉光离子溅射的形式将源极材料成分从源极表面溅射出来，并沉积于紧邻源极的阴极E 的表面上。电源!F 在阴极和阳极之间激励的异常辉光放电将使阴极表面温度升至))((G 左右， 这将直接导致沉积于阴极表面的源极材料成分通过扩散渗透进入阴极工件表层，被阴极鞘层电压加速的离子轰击阴极表面，可通过反冲级加速源极材料成分对阴极工件的渗透。源极一般采用钨、钼或镍铬粉末冶金制作，源极材料成分在阴极表层的渗透深度可达零点几毫米，典型的运行参数是：!-H =((#，!F H ;((#， 动态真空"H ?(4-。阴、源极间距#H !&9+5，在掺金属 炉中的单个阴、源极表面积均为(&?5!。 "实验装置描述 为了更方便地在实验装置中对双辉离子渗金属 区的等离子体行为进行研究，研制了如图!所示的测试系统。实验中活动探针沿阴极I 源极间的中平面插入。为避免探针的引入对渗金属区的干扰，探针测试系统全部对地悬浮。为避免从源极溅射出来的金属粒子对探针及绝缘陶瓷的污染，探针采用和源极材料相同的金属制作，在探针和绝缘陶瓷之间采用精密间隙保护，红外测温仪聚焦于正对源极的阴极表面，动态监测阴极渗金属表面的温度。由于渗金属区温度很高，因此测试系统的设计还得考虑高温和绝热的影响。 #实验结果 我们首先对阴I 源极之间渗金属区中平面的等 离子体参数分布进行了诊断，图?给出了从探针曲 线计算出来的等离子体密度$1沿%方向的分布，坐标原点为渗金属区的几何中心。由图?可见，在双电极间渗金属区的等离子体密度比双电极空间以外 收稿日期：!(():)):(!；修订日期：!((!:(B :!! 基金项目：核科学基金资助项目（JB)=;K(?(=）；国家八六三高技术资助项目（<;?:B)9:!?:(B ） 作者简介：李家全（)="":），男，四川省南充市人，研究员，近年来主要从事低温等离子体应用研究。 万方数据
双层辉光离子渗金属设备 高原１，徐晋勇１，高清１，马传国，１徐重２ （１．桂林电子工业学院信息材料科学与工程系，广西桂林５４１００４；２．太原理工大学，山西太原０３００２４）摘要：简要介绍了双层辉光等离子表面合金化设备的类型、组成、功能、结构、原理等。 关键词：双层辉光放电；等离子表面合金化；真空设备 中图分类号：ＴＧ１５５．７文献标识码：Ａ文章编号：１００１－３８１４（２００７）０８－００７８－０４ ＥｑｕｉｐｍｅｎｔｏｆＤｏｕｂｌｅＧｌｏｗＰｌａｓｍａＤｉｓｃｈａｒｇｅｆｏｒＳｕｒｆａｃｅＡｌｌｏｙｉｎｇＧＡＯＹｕａｎ１，ＸＵＪｉｎｇ－ｙｏｎｇ１，ＧＡＯＱｉｎｇ１，ＭＡＣｈｕａｎ－ｇｕｏ１，ＸＵＺｈｏｎｇ２（１．Ｄｅｐｔ．ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｔｅｒ．Ｓｃｉ．ａｎｄＥｎｇ．，ＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕｉｌｉｎ５４１００４，Ｃｈｉｎａ； ２．ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｙｐｅ，ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｅｓ，ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｄｏｕｂｌｅｇｌｏｗｐｌａｓｍａｄｉｓｃｈａｒｇｅａｌｌｏｙｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｅｑｕｉｐｍｅｎｔｆｏｒｓｕｒｆａｃｅｗａｓｂｒｉｅｆｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｏｕｂｌｅｇｌｏｗｐｌａｓｍａｄｉｓｃｈａｒｇｅ；ｐｌａｓｍａｓｕｒｆａｃｅａｌｌｏｙｉｎｇ；ｖａｃｕｕｍｅｑｕｉｐｍｅｎｔ 双层辉光离子渗金属技术自２０世纪８０年代发明以来［１］，经过二十多年的不断研究和发展，在基础研究、理论提升、工艺试验、设备制造、应用推广等方面进行了大量深入的工作，并取得了重要成果［２］。尤其在金属材料提高耐磨性、耐腐蚀和高温抗氧化性方面取得了较大的进展，有些成熟的工艺技术，已经进入生产实际的推广和应用阶段［３］。随着双层辉光离子渗金属工艺技术的进步，双层辉光离子渗金属技术的设备研究也在不断地进行。本文就目前双层辉光离子渗金属设备的原理、类型、结构、组成、功能等做一个简单的介绍。 １双层辉光离子渗金属基本原理双层辉光离子渗金属技术的基本原理是利用低真空条件下的气体放电所产生的低温等离子体，将辉光放电的溅射现象、尖端效应、空心阴极放电［４］等结合，把欲渗合金元素以原子、离子以及粒子团的形式溅射出来，这些活性较强的原子、离子以及粒子团，以一定的能量向阴极（工件）运动，并且吸附和沉积到工件表面，在高温作用下，扩散进入工件内部。使被渗工件表面形成具有特殊物理和化学性能的合金层［５］。 该技术主要的特点是：利用辉光放电的溅射现象，利用具有较高能量的离子轰击导电的高熔点的固态金属材料，能够连续不断地提供具有一定能量、新鲜、大量、活性较强的欲渗合金元素，解决了目前渗金属中欲渗高熔点合金元素的供给问题。 图１是双层辉光离子渗金属原理图。 图中源极是由欲渗金属固体材料组成，阴极是由被渗金属材料的工件（或试样）组成，放置在辅助阴极内。电源控制柜是由高压直流、交流或脉冲组成，阳极是公用的，接在炉壳上，并且接地。两个电源柜的阴极分别接在工件和源极上。抽真空系统是由扩散泵＋机械泵组成，还有可通入工作图１双层辉光离子渗金属原理图 Ｆｉｇ．１Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｄｏｕｂｌｅｇｌｏｗｄｉｓｃｈａｒｇｅａｌｌｏｙｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ抽气 进气 源极 阴极 辅助阴极 电 源 柜 电 源 柜 收稿日期：２００６－１１－０２ 基金项目：国家自然科学基金和上海宝钢集团公司联合项目（５０３７４０５０）；山西省自然科学基金资助项目（２００３１０５０）作者简介：高原（１９５４－），男，广西贺州人，教授，博士，从事金属材料表面改性研究工作；电话：０７７３－５６０１４３４； Ｅ－ｍａｉｌ：ｇａｏｙｕａｎ５０＠１２６．ｃｏｍ ●设备●
基于神经网络的双层辉光离子渗金属 文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）
镍基单晶合金多轴非比例加载 低周疲劳单胞模型 丁智平，王腾飞，李明，陈吉平 （湖南工业大学机械工程学院，湖南株洲412008） 摘要：进行DD3镍基单晶合金在680℃和850℃温度下多轴非比例加载低周疲劳 试验，试验研究表明等效应变范围△ε e 、试验温度、等效应力范围△σ e 对单晶 合金的低周疲劳寿命有显着的影响。基于能量耗散理论，引入参量k表征多轴非比例加载对疲劳寿命的影响，构造循环塑性应变能作为损伤参量，建立镍基单晶合金低周疲劳寿命预测模型。参量k与循环寿命之间呈幂函数关系。根据镍基单晶合金的微观尺度结构特征，建立γ/γ’双相单胞有限元模型，进行多轴非比例循环加载应力应变数值模拟。分别利用宏观有限元模型和γ/γ’双相单胞微观有限元模型的计算结果，以及镍基单晶合金680℃和850℃低周疲劳试验数据，对疲劳寿命模型进行多元线性回归分析，结果表明微观单胞有限元模型的分析精度比宏观有限元模型显着提高，两种温度下的试验数据分别落在倍和倍偏差分布带内。 关键词：疲劳，单胞模型，有限元法，单晶合金，多轴非比例 中图分类号：文献标识码： Low Cycle Fatigue Unit Cell Model for Single Crystal Nickel-base Superalloy under Multiaxial Non-proportional Loading DING Zhiping，WANG Tengfei，LI Ming，CHEN Jiping 国家自然科学基金资助项目(),湖南省重点学科建设项目资助 作者简介：丁智平（1956—），男，博士，教授，硕士研究生导师，主要从事机械结构强度、材料的疲劳损伤和机械优化设计的研究。（通讯作者）；E-mail：
================================================= 表面技术 SURFACE TECHNOLOGY 第43卷 第5期 2014年10月 收稿日期:2014?05?01;修订日期:2014?06?21Received :2014?05?01;Revised :2014?06?21 基金项目:山西省回国留学人员科研经费资助项目(2013?030) Fund :Supported by the Shanxi Research Funding Project for Returned Scholars (2013?030)作者简介:刘成松(1988 ),男,河南邓州人,硕士生,主要研究不锈钢表面改性三 Biography :LIU Cheng?song(1988 ),Male,from Dengzhou,Henan,Master student,Research focus:surface modification of stainless steel. 304不锈钢表面Mo 合金化改性层组织结构 及耐磨性研究 刘成松,秦林,李翠玲,尹研,贾亚斌,郭丽丽 (太原理工大学表面工程研究所,太原030024) 摘 要:目的 提高304不锈钢表面耐磨性能三方法 利用双辉等离子合金化技术,使304不锈钢表面形成Mo 合金化渗层三分析渗层的成分分布和相结构,对比基体材料和Mo 合金化改性层的硬度二磨痕形貌和摩擦磨损性能三结果 所制备的Mo 合金化渗层均匀致密,厚9.6μm ,主要由纯Mo 相构成三合金化元素Mo 在渗层中从基体表面到内部呈梯度分布,表面显微硬度值达806HV0.05三在干摩擦条件下,Mo 合金化渗层的比磨损率仅为304不锈钢基体的1/84,使材料的抗磨损性能得到明显改善三结论 双辉等离子Mo 合金化能够有效改善304不锈钢的抗磨损性能三关键词:304不锈钢;Mo 合金化;磨损 中图分类号:TG174.445 文献标识码:A 文章编号:1001?3660(2014)05?0100?05 Study on Microstructure and Wear Resistance of Mo Surface Alloying Layer on 304Stainless Steel LIU Cheng?song ,QIN Lin ,LI Cui?ling ,YIN Yan ,JIA Ya?bin ,GUO Li?li (Research Institute of Surface Engineering,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China) ABSTRACT :Objective To improve the wear resistance performance of 304stainless steel.Methods A Mo alloying layer was formed on the surface of 304stainless steel using the double?glow plasma alloying technique.The composition distribution and phase structure of the modified layer were analyzed.The hardness,the cross?section morphology of wear scar and friction,and the wear properties of substrate and Mo alloying layer were compared,respectively.Results The Mo alloying layer prepared was homo?geneous and compact,and the thickness of the alloying layer was about 9.6μm.The layer mainly consisted of Mo,and the Mo element in the alloying layer showed a gradient distribution from the surface to the underlying substrate.The average surface micro?hardness value was about 806HV0.05.Under dry friction conditions,the wear rate of 304stainless substrate was about 84times higher relative to that of the Mo alloying layer,leading to significantly improved wear resistance.Conclusion Double?glow plasma molybdenizing technique could effectively improve the anti?wear properties of the 304stainless steel.KEY WORDS :304stainless steel;Mo alloying;wear 四 001四