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基于神经网络的双层辉光离子渗金属工艺预测模型 (二号黑体)*董宏林1 闫颖鑫2 王科俊2 段广仁2(四号仿宋)(1. 南京理工大学计算机科学与技术学院 南京 210094；（五号宋体）2.

基于神经网络的双层辉光离子渗金属 * () 工艺预测模型 二号黑体 1222 () 董宏林闫颖鑫王科俊段广仁 四号仿宋 (1. 210094 南京理工大学计算机科学与技术学院南京； （五号宋体） 2. __ 150001) 哈尔滨工业大学学院哈尔滨 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 摘要： （小五黑体） 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。 （小五宋体） 双层辉光人工神经网络预测模型 （小五宋体） 关键词： （小五黑体） TG156 （小五宋体） 中图分类号： （小五黑体） Research on ANN-based Prediction Model Used to Double Glow Pla__a （小三） Su_____ Alloying Pro__ssing XXX Xxxxxx XXX Xxxxxx （姓大写）（小四） (1.College of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100081; 2.School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030 ) （五号） Abstract （小五黑体） ： The theory and the algorithm of the artificial neural network are applied in the research of the technique and the composition, the gross __ss fraction of element, the thickness of su_____ alloying layer as well as the absorption rate is built. The calculation results are in good agreement with the experimental results. （小五） Key words （小五黑体） ： Double glow Artificial neural network Prediction model 存在较大的差异。而且宏观工艺参数较多，它们之 1* 间相互作用关系复杂，以往人们都是借助于经验， 0 前言 （四号宋体） 很难找到反映其内在规律的数学模型。 双层辉光离子渗金属技术是我国 （五号宋体） 人工神经网络理论的提出与发展为研究非线性 在国内外都获得专利的一项等离子表面冶金新技术 系统提供了一种强有力的工具，它已成功的应用于 [14] ～ , 它可以在普通材料表面形成具有特殊物理、化 许多研究领域，在材料热处理学科的应用越来越受 [5,6] 学性质的表面合金层。双层辉光离子多元共渗是一 HAYEN 到重视。首次以美国公司生产的 个非常复杂的问题，各种合金元素在源极表面溅射 Has____oy C—2000 镍基耐蚀合金为源极，进行 的特性、工件表面的沉积扩散，等离子体空间传输 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 1 20010705 (7150080050)。， 国家自然科学基金资助项目收到初稿 金成分及合金元素总质量分数、渗层厚度和吸收率 20020515 收到修改稿 （） 六号宋体，此处为角注，和正文分开