基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粉末冶金銅基滑動軸承材料磨損量預(yù)測

董文文，尹延國，張國濤，李蓉蓉，陳祥雨

(1.合肥工業(yè)大學(xué) 機械工程學(xué)院，合肥 230009；2.西南交通大學(xué) 外國語學(xué)院，成都 611756；3.安徽工業(yè)大學(xué) 機械工程學(xué)院，安徽 馬鞍山 234002)

隨著工業(yè)的快速發(fā)展，無鉛銅基滑動軸承材料因具備良好的耐腐蝕性、導(dǎo)熱性、摩擦磨損性能，廣泛應(yīng)用于高速重載領(lǐng)域[1-3]。然而,銅基滑動軸承在動載荷及交變載荷的作用下易發(fā)生磨損，導(dǎo)致材料損耗和零件失效。銅基滑動軸承材料的磨損量與添加固體潤滑劑的含量、制備工藝及工況條件都有密切的關(guān)系[4-5]。

銅基材料中常添加FeS作為固體潤滑劑來改善材料的邊界潤滑特性，但由于FeS與銅合金基體界面結(jié)合不牢固，在摩擦過程中易從基體中剝落，反而會在一定程度上削弱材料的減摩耐磨性能[6]。文獻[7]在FeS/銅基材料中添加適量的固體潤滑劑Bi，采用球磨和粉末冶金工藝制備無鉛FeS/Cu-Bi銅基軸承材料，在材料的減摩耐磨性能改進方面取得了較好的結(jié)果。

銅基材料的磨損量受制備工藝、固體潤滑劑含量和工況條件等多重因素的影響，因而單一的模型無法準(zhǔn)確預(yù)測銅基材料的磨損量，而由眾多處理單元連接構(gòu)成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性、自適應(yīng)性等特點，可解決具有多因素性、復(fù)雜性、隨機性及非線性的工程類問題，因而廣泛應(yīng)用于各種機械材料磨損的預(yù)測[8-9]。文獻[10]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了以曲線半徑、軸重和運行速度為影響因子的鋼軌磨損量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，結(jié)果表明預(yù)測磨損量與實際磨損量之間的最大相對誤差為8.34%，說明所建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可行；文獻[11]構(gòu)建了結(jié)構(gòu)為3-17-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測連桿襯套的磨損量，測試結(jié)果顯示所建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型得到的預(yù)測值與試驗值之間的誤差較小，驗證了用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測磨損量的有效性。

本文針對FeS/Cu-Bi銅基滑動軸承材料受諸多因素的影響，并且影響因素與磨損量之間不存在顯著線性關(guān)系的特點，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬預(yù)測FeS/Cu-Bi銅基材料的磨損量。

1 試樣及試驗方法

1.1 材料的配置

滑動軸承材料的組成一般為基體、強化(Sn和Ni)和潤滑組元3個部分。本文銅合金基體選用錫青銅CuSn8Ni(純度為99.99%，約150目)，潤滑組元選擇FeS粉(純度為90%，約200目)和鉍粉(純度為99.99%，約200目)。文獻[12]研究表明，F(xiàn)eS含量(質(zhì)量分?jǐn)?shù),下同)為6%的銅基材料具有較好的自潤滑效果，因而本文首先確定FeS含量為6%，重點考察Bi含量不同(2%，4%，6%，8%，10%)時對材料磨損量的影響。

1.2 材料的制備工藝

選用帶有4個不銹鋼真空球磨罐的XQM-2L行星式球磨機，球磨試驗前在每個球磨罐中放入600 g的不銹鋼球和60 g配置好的銅基混合粉末，抽真空并充入高純(99.999%)氬氣，球磨機轉(zhuǎn)速為250 r/min，球磨時間為5 h；將所得的合金粉末放在YH32-315四柱液壓機下進行單向壓制；然后將所得生坯放入利用氨分解氣氛(N2，H2)保護的SK-G04143管式電爐中進行高溫?zé)Y(jié)，在810～870 ℃保溫30～40 min，得到燒結(jié)試樣。具體流程如圖1所示。

圖1 銅基滑動軸承材料的制作流程

1.3 摩擦磨損試驗方法

用銷-盤往復(fù)式試驗機進行耐磨性試驗，將往復(fù)行程設(shè)定為25 mm，速度設(shè)定為50 mm/s，載荷分別設(shè)定為50，100，150，200，250 N，試驗機結(jié)構(gòu)如圖2所示，在干摩擦條件下測試試樣的耐磨性。首先將FeS/Cu-Bi銅基材料加工成銷狀，其尺寸為6 mm×6 mm×16 mm，用2 000目SiC砂紙打磨試樣待磨表面并用無水乙醇清洗，對偶件為304不銹鋼板，尺寸為50 mm×30 mm，表面粗糙度Ra值為0.02～0.07 μm。用分析天平記錄試驗前后試樣的質(zhì)量m0,m1,其磨損量用磨損體積ΔV表征，ΔV=(m0-m1)/ρ，其中ρ為試樣密度。

圖2 銅基滑動軸承材料耐磨性測試試驗機的結(jié)構(gòu)

2 材料磨損量的主要影響因素

2.1 固體潤滑劑Bi的含量

如圖3所示，在固定載荷(150 N)的干摩擦條件下，隨著Bi含量的增加，銅基材料的磨損量呈先減小后增大的趨勢。當(dāng)固體潤滑劑Bi含量為2%時起到的潤滑作用有限，此時材料磨損量較大；隨著Bi含量的增加，材料的磨損量理應(yīng)逐漸減小，然而銅基材料的力學(xué)性能(致密度、硬度和壓潰強度)會隨著Bi含量的增加逐漸降低，從而影響材料的耐磨性能,因此，隨著Bi含量的增加，銅基材料的磨損量并不是單調(diào)遞增，而是呈先增大后減小的趨勢，即當(dāng)Bi含量達到8%以上時，材料強度降低的作用大于Bi含量增加對材料耐磨性能的貢獻，此后隨著Bi含量的增加，材料的磨損量會逐漸增大。因此添加適量的固體潤滑劑Bi才能有效提高材料的減摩耐磨性能,在載荷150 N的干摩擦條件下，F(xiàn)eS/Cu-Bi銅基材料的磨損量在Bi含量為6%時相對較低。

圖3 載荷150 N時不同Bi含量的銅基材料磨損量變化趨勢

2.2 球磨工藝

在試驗過程中受到對偶件擠壓和摩擦熱的作用，分布在合金基體中的固體潤滑劑會析出基體摩擦表面，并形成牢固附著的固體潤滑膜，從而提高材料的減摩耐磨性能[13]。若采用常規(guī)的粉末冶金方法制備FeS/Cu-Bi銅基材料，會造成Bi和FeS在基體中分布不均勻，相互團聚嚴(yán)重的現(xiàn)象，且在試驗過程中無法形成完整的潤滑膜，從而削弱材料的減摩耐磨性能，如圖4a所示；而采用球磨工藝可使Bi和FeS顆粒更均勻彌散分布在基體中，從而提高材料的耐磨性能，如圖4b所示。

圖4 銅基材料的SEM照片

2.3 工作載荷

材料的磨損狀況與工況條件息息相關(guān)，工作載荷是工況條件中影響銅基材料磨損量的一項重要參數(shù)。銅基材料在對偶件表面形成轉(zhuǎn)移膜的狀態(tài)，對其減摩耐磨性能有重要的影響。球磨后Bi含量為6%時，銅基材料對偶件磨損表面轉(zhuǎn)移膜在不同載荷下的光學(xué)顯微照片如圖5所示:在載荷50 N時，材料摩擦表面的轉(zhuǎn)移膜覆蓋率較低，且存在明顯的犁溝痕跡，表現(xiàn)出較差的耐磨性；當(dāng)載荷提高到100 N時，摩擦表面的轉(zhuǎn)移膜覆蓋率上升且犁溝減少，說明適當(dāng)提高載荷有利于提高摩擦副的接觸狀態(tài)[14]，促進轉(zhuǎn)移膜的形成和穩(wěn)定，提高了對偶件轉(zhuǎn)移膜的覆蓋率，改善材料的減摩耐磨性能；然而當(dāng)載荷達到200 N時，對潤滑轉(zhuǎn)移膜的破壞作用增大，轉(zhuǎn)移膜厚度較大，但覆蓋率較低，無法將鋼板與銅基材料有效隔離，削弱了材料的耐磨性能。

圖5 球磨后Bi含量為6%時銅基材料對偶件磨損表面轉(zhuǎn)移膜在不同載荷下的光學(xué)顯微照片

3 材料磨損量預(yù)測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測材料磨損量的步驟

通過有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可逼近任意非線性映射，因此常被用來表示工程實例中復(fù)雜的非線性關(guān)系?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的銅基軸承材料磨損量預(yù)測流程可分為以下3個步驟：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、訓(xùn)練和預(yù)測。首先,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；然后,用輸入、輸出樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使網(wǎng)絡(luò)能夠表達該系統(tǒng)的非線性關(guān)系；最后,輸入測試數(shù)據(jù)，用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出預(yù)測輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的構(gòu)建流程如圖6所示。

圖6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型流程

3.2 輸入/目標(biāo)向量設(shè)計

由前述分析可知，影響銅基滑動軸承材料磨損量的主要因素有球磨工藝、Bi含量和工作載荷，因此，將是否進行球磨(0表示進行球磨，1表示不進行球磨)、Bi含量(%)、工作載荷(N)這3組影響磨損量的試驗數(shù)據(jù)作為輸入變量x1,x2,x3，則輸入變量是1個3維的向量，將對應(yīng)的磨損量(mm3)作為目標(biāo)變量y，則目標(biāo)變量是1個1維的向量。由試驗得到的50組輸入變量與目標(biāo)變量樣本數(shù)據(jù)見表1。

表1 樣本數(shù)據(jù)

獲得樣本數(shù)據(jù)后，由于數(shù)據(jù)中的各個指標(biāo)互不相同，原始樣本中各向量的數(shù)量級差別較大，應(yīng)使用歸一化函數(shù)mapminmax對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將數(shù)據(jù)歸一化到區(qū)間[0,1]，這樣可使計算更加簡便，并防止部分神經(jīng)元達到過飽和狀態(tài)。

3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計

表2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的具體參數(shù)

3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測試

選用表1中的45組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，并隨機選擇另外5組數(shù)據(jù)作為測試樣本，檢驗所建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精確度。對測試數(shù)據(jù)進行檢驗時，使用“reverse”函數(shù)對輸出數(shù)據(jù)進行反歸一化處理。

3.5 小結(jié)與分析

對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行檢驗的結(jié)果見表3，用相對誤差((預(yù)測值-實測值)/實測值)作為性能指標(biāo)來表征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精確度。

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值與實測值

由表3可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測磨損量與實測磨損量之間基本相吻合，5組測試值中誤差最大為10.24%，表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精確度較高。

為進一步對所建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確度進行判斷，引入判定系數(shù)R2作為性能指標(biāo)，R2的計算公式為

(1)

計算得出R2為0.980，趨近于1，說明本文所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度較高。由性能指標(biāo)相對誤差和判定系數(shù)R2可知，本文提出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型有效。

4 結(jié)束語

建立結(jié)構(gòu)為3-9-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對銅基滑動軸承材料的磨損量進行預(yù)測，結(jié)果顯示預(yù)測磨損量與實測磨損量之間的相對誤差最大值為10.24%，判定系數(shù)R2為0.980，所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的預(yù)測精度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為影響銅基滑動軸承材料磨損量的多因素性、復(fù)雜性及非線性提供了一種新的且較簡便的預(yù)測方法，可以嘗試用來預(yù)測在多種不同影響因素下銅基滑動軸承材料的磨損量。