汽車文化課程論文格式

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1、汽車文化課程論文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙層輝光離子滲金屬工藝預(yù)測模型（必須的）(二號黑體)*姓名（必須的）(四號仿宋)學(xué)號：（必須的）序號：（必須的）（見點名冊）(廣西大學(xué)行健文理學(xué)院專業(yè)班級)（必須的）（五號宋體）摘要（必須的）（小五黑體）：將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和算法應(yīng)用于雙層輝光離子滲金屬工藝的研究，在對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的基礎(chǔ)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(zhì)量分?jǐn)?shù)、滲層厚度和吸收率之間的數(shù)學(xué)模型，試驗結(jié)果與計算結(jié)果十分吻合。（小五宋體）關(guān)鍵詞（必須的）（小五黑體）：雙層輝光人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型（小五宋體）3汽車文化課程論文0前言（必須的）（四號宋體）（五號宋體）雙層輝光離子滲金

2、屬技術(shù)是我國在國內(nèi)外都獲得專利的一項等離子表面冶金新技術(shù)[1－4],它可以在普通材料表面形成具有特殊物理、化學(xué)性質(zhì)的表面合金層。雙層輝光離子多元共滲是一個非常復(fù)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(kuò)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(guān)系復(fù)雜，以往人們都是借助于經(jīng)驗，很難找到反映其內(nèi)在規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的提出與發(fā)展為研究非線性系統(tǒng)提供了一種強(qiáng)有力的工具，它已成功的應(yīng)用于許多研究領(lǐng)域，在材料熱處理學(xué)科的應(yīng)用越來越受到重視[5－6]。首次以美國HAYEN公司生產(chǎn)的HastelloyC—2000鎳基耐蝕合金為源極，進(jìn)行Ni-

3、Cr-Mo-Cu多元共滲工藝研究。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，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(zhì)量分?jǐn)?shù)、滲層厚度和吸收率之間的預(yù)測模型。1試驗方法和試驗方案（根據(jù)自己的內(nèi)容另起標(biāo)題）（四號宋體）1.1試驗方法滲金屬試驗在自制雙層輝光離子滲金屬爐中進(jìn)行，源極材料為HastelloyC—2000合金，尺寸為130mm×50mm×4mm，工件材料為20鋼，尺寸為80mm×25mm×3mm。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(zhì)量分?jǐn)?shù)：wNi=59%，wMo=16%，wCr=23%，wCu=1.6%，wC＜0.01%。1.2試

4、驗方案（五號黑體）為了選定正交試驗各個工藝參數(shù)的取值范圍，先結(jié)合以往試驗研究的經(jīng)驗，然后又進(jìn)行了20余爐的摸索性試驗，確定了正交工藝參數(shù)。正交試驗按照L16(45)正交表進(jìn)行試驗。指標(biāo)項目為滲層表面合金元素成分及總質(zhì)量分?jǐn)?shù)、滲層厚度和吸收率。因素水平表如表1所示。表1因素水平表（小五宋體）因素（六號宋體）水平1234源極電壓U／V10501000950900工件電壓U／V275250350300氣壓p／Pa35304540極間距d／mm15202522.52數(shù)學(xué)模型（根據(jù)自己的內(nèi)容另起標(biāo)題）在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)部分，采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成函數(shù)的映射。誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有三層或三層以上的階層

5、型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖所示為一個三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：它包括輸入層、隱含層(中間層)、輸出層；輸入層有i個節(jié)點，隱含層有j個節(jié)點，輸出層有t3汽車文化課程論文個節(jié)點。上、下層之間各神經(jīng)元實現(xiàn)全連接，即下層的每一單元與上層的每一單元都實現(xiàn)權(quán)連接，而每層各神經(jīng)元之間無連接。網(wǎng)絡(luò)按有教師示教的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，當(dāng)一對學(xué)習(xí)模式提供給網(wǎng)絡(luò)后，神經(jīng)元激活值從輸入層經(jīng)各中間層向輸出層傳播，在輸出層的各神經(jīng)元獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)。這以后，按減小希望輸出與實際輸出之間誤差的方向，從輸出層經(jīng)各中間層逐層修正各連接權(quán)值，最后回到輸入層。圖1典型BP網(wǎng)絡(luò)示意圖（小五宋體）算法步驟：(1)設(shè)置初始權(quán)系w(0)為較小的隨機(jī)非零值。(2

6、)給定輸入/輸出樣本對，計算網(wǎng)絡(luò)的輸出：設(shè)第p組樣本輸入、輸出分別為up=(u1p,u2p,…,unp)dp=(d1p,d2p,…,dnp)p=1,2,…,L節(jié)點i在第p組樣本輸入時，輸出為(1)式中IjP——在第p組樣本輸入時，節(jié)點i的第j個輸入f是激勵函數(shù)，采用Sigmoid型，即(2)可由輸入層經(jīng)隱層至輸出層，求得網(wǎng)絡(luò)輸出層節(jié)點的輸入。(3)計算網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)J設(shè)Ep為在第p組樣本輸入時網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)，取L2范數(shù)，則(3)式中ykp(t)——在第p組樣本輸入時，經(jīng)t次權(quán)值調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的輸出，k是輸出層第k個節(jié)點網(wǎng)絡(luò)的總目標(biāo)函數(shù)為(4)作為對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)狀況的評價。判別：若J≤e(5)式中e——

7、預(yù)先確定的，e≥0則算法結(jié)束，否則，至步驟(4)。(4)反向傳播計算由輸出層，依據(jù)J按“梯度下降法”反向計算，逐層調(diào)整權(quán)值。(6)式中——步長或稱為學(xué)習(xí)率，本文中n取1000000，取0.93計算結(jié)果與比較（根據(jù)自己的內(nèi)容另起標(biāo)題）為檢驗程序的可靠性與實用性，對雙層輝光離子多元共滲工藝參數(shù)：源極電壓、工件電壓、極間距、氣壓對滲層表面的合金元素總質(zhì)量分?jǐn)?shù)、滲層厚度、各合金元素質(zhì)量分?jǐn)?shù)、吸收率(工件增重/源極增重