尹瑞欣

摘 要：對鐵基軟磁材料進行熱處理，獲得不同熱處理溫度和時間下的相對損耗因子、飽和磁通密度?；贐P算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用MATLAB軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，對不同熱處理溫度和時間下的軟磁材料磁性能數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和預(yù)測，優(yōu)化軟磁材料熱處理工藝。訓(xùn)練結(jié)果表明，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果誤差小，能實現(xiàn)對熱處理工藝的預(yù)測。

關(guān)鍵詞：軟磁材料；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；熱處理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一項新興技術(shù)，在各行各業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已廣泛用于有機、無機和金屬材料研究工作。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于金屬材料各領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在金屬材料的應(yīng)用領(lǐng)域中，熱處理工藝中采用典型的試錯法，存在程序繁瑣、耗時和成本高的問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在磁性材料的應(yīng)用中存在環(huán)境不可控因素等，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用越來越廣泛，也發(fā)現(xiàn)了一些應(yīng)用缺陷。隨著材料科學(xué)和計算機科學(xué)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了優(yōu)化過程的可能性。例如Nd-Fe-B等材料，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究了永磁合金的熱處理工藝優(yōu)化。近年來由于BPNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成功應(yīng)用于神經(jīng)系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別、智能控制、組合優(yōu)化和預(yù)測等領(lǐng)域的應(yīng)用，適用于生產(chǎn)過程中的物理性質(zhì)構(gòu)建，以形成非線性系統(tǒng)的預(yù)測?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系，做好軟磁材料熱處理工藝的優(yōu)化，提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在金屬材料領(lǐng)域的應(yīng)用效果。本文對磁性材料熱處理工藝的優(yōu)化設(shè)計工作進行了探析。

1 實驗方法和條件

基于Nd-Fe-B的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）形成了并行工作，形成了復(fù)雜的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用使用當前應(yīng)用較為廣泛的MatLab軟件，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域建立起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱（NNbox），以解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算工作量問題。在當前發(fā)展環(huán)境下人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)+等技術(shù)的拓展，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有了長足發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)構(gòu)建形成非線性映射，無需建立任何經(jīng)驗公式。磁性材料熱處理工藝優(yōu)化設(shè)計工作中要做好實驗方法應(yīng)用工作及構(gòu)建工作。磁性材料熱處理工藝優(yōu)化中使用合金材料，使用含有稀土的硅鐵硼合金材料，做好母合金在感應(yīng)爐中的熔化工作。

2 軟磁合金B(yǎng)YR1熱處理工藝

做好軟磁合金B(yǎng)YR1熱處理工藝處理工作，做好軟磁合金材料的制作工作，以形成閥芯、鐵擋板、導(dǎo)管和線圈骨架的管理工作。軟磁合金B(yǎng)YR1熱處理工藝是提升火箭發(fā)動機電磁閥的主要部件，基于軟磁合金B(yǎng)YR1熱處理工藝，做好制造過程的控制工作，以實現(xiàn)電磁閥功能。做好軟磁合金B(yǎng)YR1熱處理工藝管理工作，在液體火箭發(fā)動機的某種快速響應(yīng)動力系統(tǒng)中使用新型電磁閥，形成大流量的閥口直徑。為實現(xiàn)線圈結(jié)構(gòu)的小型化，減輕產(chǎn)品結(jié)構(gòu)重量，提高電磁閥的響應(yīng)速度，使用軟磁合金B(yǎng)YR1熱處理工藝，采用BYR1軟磁合金，以形成具有高飽和磁感應(yīng)強度和低矯頑力的軟磁合金。

3 實驗結(jié)果及討論

①合金的軟磁性能的分析結(jié)果如圖1、圖2所示，對實驗結(jié)果進行分析和討論。相對損耗因子，做好熱處理溫度和時間變化曲線的分析工作，通過曲線編制可以看出，隨著熱處理溫度的升高，磁性材料可以有明顯的改善，當溫度在1080℃時，保持4分鐘，相對損耗因子在100kHz以下達到最大值1196；當溫度在1080℃時保持5分鐘，飽和磁通密度最大為390mt，但隨著熱處理溫度和時間的延長，磁性材料已經(jīng)下降。相對損耗因子與熱處理溫度和時間之間的關(guān)系，對飽和磁通密度與熱處理溫度和時間的關(guān)系進行分析，各項磁材料性能都有所下降。

②利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于優(yōu)化鐵基軟磁材料的熱處理工藝。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程如下：輸入實驗數(shù)據(jù)，選擇輸入?yún)?shù)，選擇輸出參數(shù)，選擇訓(xùn)練模式，并獲得訓(xùn)練結(jié)果。本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將系統(tǒng)訓(xùn)練的均方誤差設(shè)為0.1，輸入Pi為T，相應(yīng)輸出qi為飽和磁通密度和相對損耗因子，根據(jù)實驗數(shù)據(jù)的大小通過訓(xùn)練函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)誤差進行分析，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練函數(shù)且學(xué)習(xí)函數(shù)時BPNN效果最好。

4 結(jié)論

通過BPNN模型，輸入非線性映射（T，T）到輸出（Bs、μm、μ）。對于不同的輸出，需要仔細選擇適當?shù)南嚓P(guān)控制參數(shù)。實驗結(jié)果表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值與實測值吻合良好。雖然人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能反映材料變化的內(nèi)在微觀性質(zhì)，但它可以很好地模擬和預(yù)測實驗，這對工藝設(shè)計有很大幫助。

參考文獻：

[1]李東俠.導(dǎo)磁材料晶粒度與磁性關(guān)系的認識[J].機電元件，2015，35（02）：29-31.