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    基于遺傳算法的涂層轉(zhuǎn)接工藝優(yōu)化

    2020-04-09 10:12:50孫書剛朱昱錢兵李小武倪紅軍
    綜合智慧能源 2020年2期
    關(guān)鍵詞:工藝優(yōu)化

    孫書剛,朱昱,錢兵,李小武,倪紅軍

    (1.南通高欣耐磨科技股份有限公司,江蘇 南通 226011;2.南通大學(xué),江蘇 南通 226019)

    0 引言

    涂層轉(zhuǎn)接是一種將火焰噴焊與真空熔結(jié)技術(shù)相結(jié)合,設(shè)計(jì)出的適用于制備異型機(jī)筒內(nèi)襯耐磨層的涂層制備工藝[1]。采用該工藝生產(chǎn)制備錐形雙螺桿擠出機(jī)雙金屬機(jī)筒,能夠很好地解決工作狀態(tài)下機(jī)筒內(nèi)壁腐蝕、磨損嚴(yán)重的問題,避免了由于設(shè)備關(guān)鍵部件損壞而造成設(shè)備報(bào)廢情況的出現(xiàn),有效地提高裝備關(guān)鍵零部件綜合性能,延長了設(shè)備的使用壽命。然而,轉(zhuǎn)接涂層的硬度、耐磨性及剪切強(qiáng)度等性能與涂層配方、轉(zhuǎn)接工藝參數(shù)密切相關(guān),因此要想獲得綜合性能更佳的復(fù)合涂層,需對涂層配方和轉(zhuǎn)接工藝進(jìn)行優(yōu)化。

    遺傳算法GA(Genetic Algorithm)是以自然選擇和遺傳理論為基礎(chǔ),將生物進(jìn)化過程中適者生存規(guī)則與群體內(nèi)部染色體的隨機(jī)信息交換機(jī)制相結(jié)合的高效全局尋優(yōu)搜索方法[2-5]。該算法宏觀搜索能力較強(qiáng),優(yōu)化方式科學(xué)、有效,選用該技術(shù)對轉(zhuǎn)接工藝和配方進(jìn)行優(yōu)化具有較大的工程意義。

    本文在經(jīng)過驗(yàn)證的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上,以復(fù)合涂層的硬度、磨損量以及剪切強(qiáng)度為評價(jià)指標(biāo),利用遺傳算法對涂層配方、真空熔結(jié)溫度以及保溫時(shí)間進(jìn)行迭代尋優(yōu),并與試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比分析,驗(yàn)證優(yōu)化方案的有效性。

    1 涂層轉(zhuǎn)接工藝優(yōu)化模型

    在涂層轉(zhuǎn)接過程中,由于輸入(涂層配方、真空熔結(jié)溫度、保溫時(shí)間)與輸出(硬度、耐磨性、剪切強(qiáng)度)的函數(shù)關(guān)系未知且為非線性函數(shù),須借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合能力對其進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合?;谠囼?yàn)因數(shù)和評價(jià)指標(biāo)建立3-3-3的3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,確定了涂層配方、真空熔結(jié)溫度、保溫時(shí)間、轉(zhuǎn)接涂層硬度、耐磨性及剪切強(qiáng)度間的關(guān)系模型,模擬證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的擬合能力,其預(yù)測數(shù)據(jù)誤差相對穩(wěn)定,均控制在9.52%以內(nèi),能夠滿足模擬試驗(yàn)要求。

    復(fù)合涂層的檢測指標(biāo)包括硬度、耐磨量及剪切強(qiáng)度,屬于多目標(biāo)優(yōu)化范疇。權(quán)重系數(shù)法作為常用的多目標(biāo)優(yōu)化問題解決方法,其主要根據(jù)設(shè)計(jì)者對多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的重要程度,分別給每個(gè)子目標(biāo)函數(shù)賦予一定的權(quán)重wi,然后對各個(gè)子目標(biāo)函數(shù)用線性加權(quán)求和[6-8]。具體函數(shù)形式如下:

    (1)

    其中,wi為權(quán)重,各個(gè)權(quán)重的取值均為正數(shù),且wi≥0,w1+w2+…+wn=1。利用權(quán)重系數(shù)法能夠很好地將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)問題進(jìn)行優(yōu)化,并且單目標(biāo)優(yōu)化問題獲得的解是原多目標(biāo)優(yōu)化問題的非劣解。權(quán)重系數(shù)算法能夠準(zhǔn)確地反映出各個(gè)目標(biāo)在整個(gè)目標(biāo)中的重要程度,且其算法簡單有效,應(yīng)用范圍廣泛。

    在已建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,利用權(quán)重系數(shù)法建立適應(yīng)度函數(shù),使經(jīng)過訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出能夠有效地與遺傳算法中的個(gè)體適應(yīng)度值相匹配,從而通過選擇、交叉、變異等操作實(shí)現(xiàn)尋找函數(shù)的全局最優(yōu)解和對應(yīng)的輸入值,進(jìn)而獲得綜合性能最佳涂層的碳化鎢(WC)添加比例及真空熔結(jié)涂層轉(zhuǎn)接工藝參數(shù)。遺傳算法優(yōu)化迭代過程中,以涂層配方A、真空熔結(jié)溫度B、保溫時(shí)間C為優(yōu)化對象,以硬度d、磨損量e、剪切強(qiáng)度σ為評價(jià)指標(biāo),現(xiàn)取設(shè)計(jì)變量X=[A,B,C],取涂層硬度、磨損量、剪切強(qiáng)度3參數(shù)加權(quán)和最小建立目標(biāo)函數(shù)

    F(d,e,σ)=M(d+σ)+Ne,

    (2)

    [d,e,σ]=F(A,B,C),

    (3)

    式中:M表示硬度和剪切強(qiáng)度對工藝條件影響的權(quán)值;N為磨損量對工藝條件影響的權(quán)值。

    式(3)的關(guān)系模型由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬實(shí)現(xiàn),根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)條件可建立約束方程為

    A∈[a1,b1]

    B∈[a2,b2]

    C∈[a3,b3]。

    (4)

    2 遺傳算法原理

    2.1 遺傳算法流程

    遺傳算法一般運(yùn)算流程如圖1所示。

    圖1 遺傳算法流程

    2.2 遺傳算法基本元素

    遺傳算法的主要元素包括染色體編碼方式、適應(yīng)度函數(shù)、遺傳算子等。

    (1)染色體編碼即解空間中解個(gè)體的編碼,將目標(biāo)問題映射到遺傳算法染色體串中,建立起二者之間的聯(lián)系。主要有二進(jìn)制編碼(將個(gè)體編碼成二進(jìn)制串)和浮點(diǎn)數(shù)編碼(將個(gè)體編碼成實(shí)數(shù)串),編碼后的染色體方可在遺傳算法中進(jìn)行遺傳運(yùn)算。

    (2)適應(yīng)度函數(shù)作為考核個(gè)體對環(huán)境適應(yīng)程度的指標(biāo),是決定染色體遺傳給后代的重要依據(jù),適應(yīng)度函數(shù)的優(yōu)劣直接影響遺傳算法優(yōu)化結(jié)果。

    (3)遺傳算子包括選擇算子、交叉算子和變異算子。

    選擇算子主要依據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值,從舊種群中以一定概率選擇個(gè)體作為新的種群,其是推動遺傳算法進(jìn)化的直接推動力。一般的選擇算子有輪盤賭法、錦標(biāo)法等。

    交叉算子作為遺傳算法的主要運(yùn)算,主要是通過將2個(gè)個(gè)體染色體交換后組合成新的個(gè)體,該方式能夠有效保證父代的優(yōu)良特性。交叉運(yùn)算如圖2所示。

    圖2 交叉運(yùn)算

    變異算子是指按照一定的概率對任一個(gè)體染色體中的某些基因用其等位基因替換,從而形成新的個(gè)體。其目的是為種群提供新的個(gè)體,保證了種群的多樣性,從而拓展遺傳算法搜索空間。具體操作形式如圖3所示。

    圖3 變異運(yùn)算

    Fig.3 Mutation operation

    3 遺傳優(yōu)化

    3.1 遺傳參數(shù)設(shè)置

    采用浮點(diǎn)數(shù)編碼方式對WC添加量、真空熔結(jié)溫度、保溫時(shí)間進(jìn)行編碼,WC添加量(質(zhì)量分?jǐn)?shù),下同)為0~50.0%,真空熔結(jié)溫度980~1 180 ℃,保溫時(shí)間為0~60.0 min[9-12];優(yōu)選設(shè)置種群規(guī)模為60,交叉概率為0.40,變異概率為0.01,最大迭代次數(shù)為100[12-17];適應(yīng)度函數(shù)fun(x)是將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出分別與對應(yīng)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和,采用專家打分法確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),其中涂層性能指標(biāo)洛氏硬度、磨損量以及剪切強(qiáng)度的權(quán)重系數(shù)w1,w2,w3分別為-0.3,0.4,-0.3。

    3.2 優(yōu)化結(jié)果

    遺傳算法優(yōu)化過程中最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度值變化如圖4所示,由于設(shè)置的適應(yīng)度函數(shù)是求3種性能指標(biāo)加權(quán)后的最小值,所以最佳適應(yīng)函數(shù)的值越小越好。圖4中最佳個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)值越來越小,說明整個(gè)解集朝著好的方向發(fā)展,從而證明其預(yù)測涂層的綜合性能更加優(yōu)良。通過計(jì)算機(jī)的計(jì)算與模擬,獲得最終的優(yōu)化配方及真空熔結(jié)涂層轉(zhuǎn)接工藝如下:WC添加量為26.8%,真空熔結(jié)溫度為1 071 ℃,保溫時(shí)間為59.7 min。

    圖4 個(gè)體適應(yīng)度值

    3.3 優(yōu)化試驗(yàn)結(jié)果

    利用遺傳算法優(yōu)化后的涂層配方及真空熔結(jié)涂層轉(zhuǎn)接工藝進(jìn)行試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),涂層的洛氏硬度高達(dá)63.6 HRC,涂層磨粒磨損量僅為101 mg,剪切強(qiáng)度高達(dá)157.2 MPa。綜合比較發(fā)現(xiàn),遺傳算法優(yōu)化后的涂層性能得到較大提升,在保證涂層硬度及耐磨性的同時(shí),也較好地提升了涂層的剪切強(qiáng)度??梢?,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合對涂層轉(zhuǎn)接工藝及配方進(jìn)行優(yōu)化是科學(xué)可行的,優(yōu)化結(jié)果具有一定的參考價(jià)值。

    4 結(jié)論

    (1)設(shè)計(jì)出適用于制備異型機(jī)筒內(nèi)襯耐磨層的涂層轉(zhuǎn)接工藝,研究并得出WC添加量、真空熔結(jié)溫度與保溫時(shí)間對復(fù)合涂層硬度、耐磨性以及剪切強(qiáng)度的影響:隨著WC添加量的增加,真空熔結(jié)溫度對轉(zhuǎn)接涂層的結(jié)合強(qiáng)度影響極大;隨著真空熔結(jié)溫度升高,涂層與受體結(jié)合強(qiáng)度顯著提升,但是涂層硬度、耐磨性等綜合性能具有不同程度的下降。

    (2)采用權(quán)重系數(shù)法建立涂層綜合性能的適應(yīng)度關(guān)系,用遺傳算法進(jìn)行迭代優(yōu)化,優(yōu)化后的組合層配方為WC添加量26.8%;真空熔結(jié)涂層轉(zhuǎn)接工藝為:熔結(jié)溫度1 071 ℃、保溫時(shí)間59.7 min;利用優(yōu)化后的配方及涂層轉(zhuǎn)接工藝制備復(fù)合涂層,檢測其硬度高達(dá)63.6 HRC,相同磨損條件下的磨損量僅為101 mg,剪切強(qiáng)度達(dá)到157.2 MPa,綜合性能得到較大提升。

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