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    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-遺傳算法優(yōu)化化學(xué)鍍四元合金工藝

    2013-09-04 05:45:00王幸運(yùn)許國根
    當(dāng)代化工 2013年1期
    關(guān)鍵詞:化學(xué)鍍鹽濃度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    王幸運(yùn),賈 瑛,許國根,馮 程

    (第二炮兵工程大學(xué)503室, 陜西 西安 7100251)

    化學(xué)鍍涉及的影響因素很多,改變一個(gè)很小的工藝參數(shù)就會(huì)對(duì)整個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成重大影響。為了得到最佳的工藝條件,如果把所有的工藝條件都考慮進(jìn)去,那么就要做大量的實(shí)驗(yàn),這樣會(huì)嚴(yán)重浪費(fèi)時(shí)間和精力。因此非常有必要探尋一種科學(xué)有效地工藝尋優(yōu)方法以提高化學(xué)鍍的實(shí)驗(yàn)效率,節(jié)省大量的人力和物力。

    隨著現(xiàn)代高新技術(shù)蓬勃發(fā)展,尤其是計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛躍式發(fā)展,開始出現(xiàn)大量的計(jì)算機(jī)尋優(yōu)技術(shù),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeural Network,ANN)就是其中的佼佼者。ANN是一種能夠模擬人腦生物過程的人工智能系統(tǒng),它不需要輸入和輸出之間有很高的關(guān)聯(lián)度,而是依靠自身廣泛互聯(lián)的神經(jīng)元,不斷逼近輸入和輸出之間的映射關(guān)系,從整體上反映出其發(fā)展趨勢(shì)。因此,ANN非常適合研究非線性系統(tǒng),故而在性能預(yù)測(cè)和工藝參數(shù)優(yōu)化等方面都有著廣泛的應(yīng)用[1-3]。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是ANN模型中使用程度最高的,它能夠?qū)NN的精華完美體現(xiàn)出來[4-7]。本文將利用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并結(jié)合遺傳算法對(duì)化學(xué)鍍工藝進(jìn)行預(yù)測(cè)及優(yōu)化,最后通過對(duì)該方法與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比以驗(yàn)證方法的有效性。

    1 理論部分

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的原理在文獻(xiàn)中有諸多的論述。在這里主要簡單說明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-遺傳算法尋優(yōu)過程,其中考慮因素為反應(yīng)溫度T,主鹽濃度比,還原劑含量,溶液pH值,還原劑濃度等。

    (1)首先選用L16(45)正交表安排試驗(yàn),以反應(yīng)溫度 T,主鹽濃度比,還原劑含量,溶液 pH值,還原劑濃度等因素的各水平數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的輸入,以鍍覆時(shí)間為網(wǎng)絡(luò)的期望輸出,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

    (2)在用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得工藝過程的模型后,用遺傳算法進(jìn)行尋優(yōu),以確定最佳的工藝條件。其中適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算過程中的尋優(yōu)參數(shù)值(即工藝參數(shù)值)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)而得,約束條件根據(jù)各因素各水平值及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)確定。

    (3)根據(jù)確定的最佳工藝條件,分析、預(yù)報(bào)各因素對(duì)沉積速率的影響規(guī)律。即分別固定反應(yīng)溫度T,主鹽濃度比,還原劑含量,溶液 pH值,還原劑濃度等5個(gè)因素,考慮每一因素對(duì)鍍速的影響,并與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)值分析比較。

    2 實(shí)驗(yàn)部分

    2.1 實(shí)驗(yàn)裝置及用品

    采用如圖1所示的實(shí)驗(yàn)裝置,進(jìn)行碳纖維化學(xué)鍍。本實(shí)驗(yàn)采用的基材是每根7 μm碳纖維集成的纖維束,每束3 000根。雖然碳纖維體積很小,但其表面積卻很大。以10 cm為例,其表面積可達(dá)到66 cm2,若將碳纖維表面粗糙程度計(jì)算在內(nèi),其真實(shí)表面積可達(dá)到75.9 cm2。

    圖1 碳纖維化學(xué)鍍裝置圖Fig.1 The device figure of carbon fiber chemical plating

    2.2 實(shí)驗(yàn)過程

    為了得到較好的處理效果,需要對(duì)碳纖維進(jìn)行預(yù)處理,其工藝流程如下:

    碳纖維→去膠→除油→粗化→中和→敏化→活化→還原→化學(xué)鍍鐵鈷鎳。

    采用試樣增重法測(cè)定鍍層沉積速率,計(jì)算公式如下:

    式中: v—鍍速,mg?(cm2?h)-1;

    ΔW—試樣增重,mg;

    S—試樣面積,cm2;

    t—施鍍時(shí)間,h。

    化學(xué)鍍鍍液為相應(yīng)的待鍍金屬主鹽溶液、檸檬酸鈉溶液和次亞磷酸鈉溶液組成的混合物。用天平分別稱取相應(yīng)質(zhì)量的硫酸鎳、氯化鈷、硫酸亞鐵、檸檬酸鈉、次亞磷酸鈉、硫酸銨,分別用蒸餾水溶解,得到澄清溶液。

    3 數(shù)值優(yōu)化過程

    3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的選取

    樣本數(shù)據(jù)見表1。在構(gòu)建一個(gè)完整的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),首先要確定輸入和輸出參數(shù)。參數(shù)數(shù)目選擇要適當(dāng),首先要選擇那些對(duì)輸出參數(shù)有較大的影響的、并且能夠較易被準(zhǔn)確測(cè)量的參數(shù);如果參數(shù)太多,則需要利用粗糙集理論等方法對(duì)變量數(shù)目進(jìn)行選擇,在保證準(zhǔn)確性的前提下盡量減少輸入?yún)?shù)的數(shù)目,以提高模型的實(shí)用性及減少計(jì)算量。

    根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),最后確定反應(yīng)溫度T,主鹽濃度比,還原劑含量,溶液 pH值,還原劑濃度等 5個(gè)指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,沉積速率(即鍍速)作為模型的輸出。

    3.2 優(yōu)化過程

    (1)利用matlab編程,創(chuàng)建16個(gè)數(shù)據(jù)樣本,隨機(jī)抽取其中14個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,確定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,剩余的2個(gè)樣本作為檢驗(yàn)集,檢驗(yàn)?zāi)P偷臏?zhǔn)確性。計(jì)算時(shí)首先利用下式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理:

    (2)編寫遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù),以求得最佳的工藝參數(shù)。

    (3)根據(jù)求得的最佳工藝條件,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)報(bào)在最佳條件下單因素對(duì)鍍速的影響。

    4 結(jié)果與討論

    4.1 最佳工藝條件

    根據(jù)計(jì)算結(jié)果可以得到最佳工藝條件為:溫度88°C,主鹽濃度比0.30,檸檬酸鈉濃度36 g/L,pH值9.23,次亞磷酸鈉濃度為32 g/L,在此條件下所得到的鍍速為31.324 5 mg?(cm2?h)-1。通過實(shí)驗(yàn)可以驗(yàn)證,此結(jié)果要比用正交設(shè)計(jì)所得的更為精確。通過正交試驗(yàn)得出的較優(yōu)水平的最佳工藝條件為:溫度80°C, 主鹽濃度比0.20,pH=9.5,次亞磷酸鈉35 g/L,檸檬酸鈉30 g/L,此條件下的鍍速為25.478 8 mg?(cm2?h)-1。

    為了證明該方法的有效性,對(duì)求得的最佳工藝進(jìn)行了驗(yàn)證。根據(jù)最佳條件所測(cè)得的實(shí)際鍍速為30.857 9 mg?(cm2?h)-1,誤差為 1.45%。這說明了我們所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所反映的化學(xué)鍍工藝參數(shù)和沉積速度的映射關(guān)系基本準(zhǔn)確,同時(shí)也說明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工藝優(yōu)化方面是可行的。

    4.2 溫度的影響

    通過實(shí)驗(yàn)(圖1)及利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以發(fā)現(xiàn):當(dāng)溫度低于60 °C時(shí),鍍速較低,幾乎難以形成鍍層;隨著溫度逐漸升高,鍍速顯著增大,在70 °C到90 °C之間幾乎成線性增長。當(dāng)溫度超過90 °C時(shí),由于鍍速過快,鍍層結(jié)合不夠牢固,易脫落,造成鍍液渾濁。所以溫度控制在75~90 °C的范圍內(nèi)較為合適。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖2。

    圖2 溫度對(duì)鍍速的影響Fig.2 The influence of temperature on the deposition rate

    4.3 主鹽濃度比的影響

    用同樣的方法,利用實(shí)驗(yàn)結(jié)果(圖3)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以發(fā)現(xiàn),當(dāng) Fe2+/Co2++Ni2+濃度比小于0.2時(shí),鍍層沉積速率緩慢增加,隨著此值的不斷增大,鍍層沉積速率顯著減小。這是因?yàn)殍F的氧化還原電位低于鈷、鎳,因此難被還原出來。但當(dāng)溶液中的鐵離子濃度不斷增大后,使得鐵離子的還原成為化學(xué)鍍沉積的主要控制因素,鍍層沉積速率逐漸降低。同時(shí)實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),隨著 Fe2+/Co2++Ni2+濃度比的不斷增大,鍍層表面越發(fā)粗糙暗淡,失去原有金屬光澤。當(dāng)大于0.6時(shí),鍍液穩(wěn)定性變差,開始出現(xiàn)渾濁現(xiàn)象,這可能是因?yàn)檫^量的 Fe2+在堿性溶液中生成 Fe(OH)2顆粒沉淀。因此,為了盡可能提高鍍層沉積速率同時(shí)又降低對(duì)鍍層質(zhì)量的影響,所以選擇主鹽濃度比0.3左右較好。

    4.4 溶液pH值的影響

    從實(shí)驗(yàn)結(jié)果(圖4)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)可以看到,當(dāng)pH<7.5時(shí),合金沉積速率很低,鍍覆半個(gè)小時(shí)后,依然沒有形成鍍層。但隨著pH的增大,鍍層沉積速率逐漸提高,當(dāng)pH達(dá)到9.5時(shí)沉積速率達(dá)到最大;當(dāng)pH值大于9.5時(shí),鍍速又開始明顯下降;當(dāng)鍍液pH值大于10后,得到的鍍層表面金屬光澤暗淡。這是因?yàn)?pH值過高影響了鍍液的穩(wěn)定性。值得注意的是,還原劑H2PO-2對(duì)金屬離子Me1n+有如下還原反應(yīng):

    圖3 主鹽濃度比值對(duì)鍍速的影響Fig.3 The influence of main salt concentration ratio on the deposition rate

    從上式可以看出,OH-直接參與了金屬的沉積反應(yīng),其濃度的大小影響反應(yīng)的速度,為了提高沉積速率,在鍍液中應(yīng)添加緩沖劑(氯化銨溶液)的同時(shí),還應(yīng)在鍍覆過程中每隔一段時(shí)間補(bǔ)充適量氨水,使鍍液pH值穩(wěn)定在適宜的范圍內(nèi),即pH值為9.0±0.5。

    圖4 pH值對(duì)鍍速的影響Fig.4 The influence of pH on the deposition rate

    5 結(jié) 論

    (1)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-遺傳算法得到了碳纖維化學(xué)鍍 Ni-Fe-Co-P的最佳工藝條件,與實(shí)際結(jié)果相比,預(yù)測(cè)誤差可以滿足要求;與正交設(shè)計(jì)得到的最佳條件相比,參數(shù)值要更為精確。

    (2)該方法具有普適性,可以用于其他工藝的尋優(yōu)過程而避免“炒菜”式研制過程的盲目性,減少實(shí)驗(yàn)工作量,并為放大實(shí)驗(yàn)和工業(yè)化工藝參數(shù)提供依據(jù)。

    [1] 侯哲哲,武建軍.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J].河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2003,32(3):94-97.

    [2] 雷正偉,徐章遂,米東,等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能的優(yōu)化分析[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2004,12(1):15-17.

    [3] 徐建林,王智平.材料設(shè)計(jì)中的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[J].宇航材料工藝,2003, (2):22-25.

    [4] 飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與MATLAB 7實(shí)現(xiàn)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005:100.

    [5] Simon Haykill.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2004.

    [6] Churing Y. Baekprogation, Theory, Architecture and Application[M].New York: Lawrence Erbaum Publisher, 1995.

    [7] 劉文文.馬龍地區(qū)馬鈴薯晚疫病預(yù)警系統(tǒng)的研制[D].昆明:昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院,2005.

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