基于BP神经网络的等离子喷涂涂层摩擦磨损性能分析

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Friction and W ear Properties Analysis of Plasma SprayingCoating Based on the BP Neural NetworkZhao Yuncai Hao Gaojie(Department of Mechanical Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou Jiangxi 341000，China)Abstract：The KF301/WS2 complex lubricating wear-resisting coatings with different surface texturing structure wereprepared by supersonic plasma spraying technologies and laser surface texturing technologies.The friction and wear proper-ties of the coatings were studied under the conditions of different temperatures，surface textures and content of lubricant.Anonlinear model of relationship of friction coefficient and wear rate with temperatures，surface textures and content of lubri-cant was set up by BP neural network technology.And the resuhs obtained are in consistent with the test results.The analy-sis resuhs indicate that when the temperature is between 300～600 oC，wear mass loss and friction coefficient are increasedalong with the rising of temperature，but quite slow.Moreover when the temperature is between 600～750℃ ，wear massloss and friction coeficient are increased quickly with the rising of temperature.At the same temperature and salne contentof WS2，the friction and wear properties of surfaces of different textures from high to low，in turn，is round pit，diamond，parallel and intermittence.At the same temperature and same texture surface，the wear properties of the coating containing30% WS2 are a litle better than those of the coating containing 20% WS2。

Keywords：supersonic plasma spraying；BP neural network；friction weal"摩擦磨损是造成机械零部件失效的重要原因，而摩擦主要发生在材料的表面，通过在材料表面制备硬质的耐磨涂层可以改善材料的耐磨性，但是涂层硬度不断提高会增大摩擦偶件的磨损，造成摩擦副的使用寿命降低，理想的涂层应该是既具有高硬度又可实现低摩擦。超音速等离子喷涂润滑耐磨涂层具有良好的机械性能、摩擦磨损性能以及抗氧化、耐腐蚀性基金项目：国家自然科学基金项目 (2007CB607605)；江西侍育厅自然科学研究项目 (GJJ11555)。

作者简介：赵运才 (1964-)，男，博士后，教授，研究方向为摩擦学设计、表面工程.E·mail：zhaoyuncai###126.com。

能 。王海军等 利用超音速等离子喷涂技术分别在A1-10Si合金基体上制备纯Mo和 Mo30%NiCrBSi涂层，通过对涂层微观组织的观察和磨损试验得出：含有 Mo的涂层具有良好的摩擦磨损性能。在材料的摩擦磨损方面，有许多非线性问题不能用明确的函数关系来描述，而人工神经网络是模拟生物神经网络结构和功能的智能系统，它以实验数据为基础，通过有限次的迭代计算后可得到反映实验数据内在规律的模型 ，因此它可以较好地模拟和预测这种非线性变化规律，并且具有良好的应用前景。

本文作者利用BP神经网络的自学习能力和逼近非线性映射能力对KF-301L 0 WS 涂层的摩擦磨损I生能进行分析，以便为该涂层的应用提供理论依据。

2013年第 1期 赵运才等：基于BP神经网络的等离子喷涂涂层摩擦磨损性能分析 1l1 试验部分试验所用基体材料为GCrl5，喷涂粉末为镍铬铝钇 (KF-301)、La：0。(2%质量分数)和WS：，其中La，0 为添加剂 ，纯度为 99%，粒度为 20～40 m；WS 为润滑剂，纯度为99%，粒度为4O～90 m。喷涂之前先要对试样进行喷砂处理，基础粉末 KF-301、L 0，和WS 采用机械方式均匀混合，采用超音速等离子喷涂系统进行热喷涂成形。用激光微造型技术在涂层表面加工出4种表面微造型 (凹坑、菱形、平行和断纹 )。

摩擦磨损性能测试在 MM-U5G屏显式材料端面高温摩擦磨损试验机上进行。对偶件尺寸为641 IBITI×8 mln，材料经淬火处理，硬度为 HRC60～62，试验载荷为4 kN，主轴转速为80 r/min，时间为60 min。

2 BP神经网络2.1 网络模型BP网络具有较强的逼近能力，含有-个隐层的3层 BP网络，只要隐层节点足够多，能以任意精度逼近有界区域上的任意连续函数 。根据输入和输出数据的个数，作者决定采用 3×q×2的BP神经元网络。输入层为影响磨损量和摩擦因数的3个主要因素，即温度、表面微造型、润滑剂含量，输出层为摩擦因数和磨损量。

隐层神经元个数的确定比较复杂，也很关键。隐层神经元个数太少，会使网络难以训练，容错性差，但个数过多，会增加网络的训练时间，而且也不-定能得到最佳的误差，因此，隐层神经元个数需要根据经验和试验不断调试去确定。本研究作者中参照经验公式 (1)，并通过多次试验最终确定隐层单元个数q8。

q (凡，n)n 0 (1)式中：/7，3为输入层节点数；m2为输出层节点数；口∈ [1，10]。

该3层 BP网络结构图如图1所示，网络各层之间通过相应的权值连接，输入数据通过传递函数输入到下-层，然后得出的输出再作为输入通过传递函数输入到下-层，依次传递，最后得到网络得输出值。

输入层 隐层 输出层图1 BP网络结构图Fig 1 rI'le structure of BP networks型函数是-个连续可微的函数，它可以在输入和输出之间实现平滑的连续变换 j，该网络的隐层采用Sigmoid激活函数：，( ) 1/ (1e ) (2)输出层传递函数采用Pure lin函数：f( ) (3)2.2 数据的归-化处理由于训练样本输入输出数据的物理量不相同，所以为了取得快速的收敛效果，提高预测精度，在样本训练之前需要对数据进行归-化处理。所谓归-化处理，就是把输入输出数据映射到 [0，1]范围内。

数据归-化的公式为：对于输入 ( - i )/ ( - ) (4)对于输出Y (Y -Y ) /(Y -Y ) (5)式中：n1，2，3；P1，2，，12；m1，2。

3 结果及分析3.1 网络训练采用 Matlab6.5中的神经网络工具箱编制程序，Matlab6.5具有方便、简单、训练速度快、训练误差小等优点 。

将试验得到的样本中的16组数据进行神经网络的训练，权值和阈值的初始值都设定为取 (0，1)之间随机的数。经过多次试验调试，学习率设为0.01，目标误差为1 X 10- 。网络的训练采用trainlm函数，该函数的学习算法为 Levenberg-Marquadt反传算法，它的优点是收敛速度快，精确度高，网络训练的收敛曲线图如图2所示。

图2 网络收敛曲线图Fig 2 The convergence curve of the network可以看出：训练函数采用 trainlm的收敛速度比较快 ，迭代不足 7次就达到目标误差。

3.2 网络测试与预测分析网络训练结束以后，选取 12组样本对网络进行测试，在把样本代入网络进行测试之前，也要先用式12 润滑与密封 第 38卷(4)，(5)对数据进行归-化处理，使得测试样本数据和训练样本数据相-致。网络测试后，对其结果进行反归-化处理，还原数据。样本的训练结果数据如表 1所示 ，检验结果如表 2所示。

表 1 样本训练结果数据Table 1 Pans of training data表2 样本神经网络检验结果Table 2 Inspection results of network通过神经网络的预测结果可以发现 ，虽然样本数据的实验值与预测值有误差，但大部分误差基本都在10%以内，所以网络模型设计符合要求。由预测结果可知，随着温度的不断升高，涂层的磨损量和摩擦因数都逐渐变大，这是因为随着温度的升高，再加上涂层摩擦过程中产生的热量不能及时地扩散到四周，导致涂层及基体温度升高，硬度降低。温度过高时会产生黏着磨损，降低涂层的摩擦磨损性能。当温度在300～600 oC时，摩擦因数和磨损量增大的速度不是很快，而当温度在600～750℃时，磨损量和摩擦因数的增大速度相对要快得多，这是因为当温度在300～600 oC这个摩擦过程中，润滑剂 WS 部分发生分解，生成润滑相NiWO 和CrS，由于有新的润滑相补充，所以润滑膜可以起到连续润滑的作用，涂层摩擦磨损性能降低较慢。温度超过600 oC以后，随着温度的升高，基体的软化加剧，支撑作用减弱，黏着磨损加剧，所以涂层的摩擦磨损性能下降得较快。图3示出了润滑剂质量分数分别为20%和30%时，不同表面微造型的涂层摩擦因数和磨损量随温度的变化曲线2013年第 1期 赵运才等：基于BP神经网络的等离子喷涂涂层摩擦磨损性能分析 13辎恤糕圜糍避温度tl℃(a)w(WS2)20%温度f，℃(b)w(W S2)30%图3 涂层磨损和摩擦因数随温度变化的曲线Fig 3 Variation of friction coefficient and weal"rate of coating s with temperature从表 1和图4可以看出不同表面微造型对涂层的摩擦磨损性能也有影响，断纹织构和平行织构的摩擦磨损性能要比菱形织构和凹坑织构的差，涂层摩擦磨损性能从高到低依次是凹坑、菱形、平行、断纹。

润滑剂WS，的含量对涂层的摩擦磨损性能也有- 定的影响，含量过少，会造成润滑剂供应不足，涂层的磨损加剧，含量过多，会造成涂层中Ni的含量相对减少，由于 Ni在涂层中起黏结和支持的作用，所以含量过少会使涂层不稳定，易剥落，从而降低涂层的性能。润滑剂质量分数在30%左右时涂层性能相对较好。

4 结论(1)通过超音速等离子喷涂技术、激光微造型技术制备了不同表面微造型的润滑耐磨涂层，通过运用BP神经网络建立人工神经网络模型，对影响涂层性能的主要因素和涂层摩擦磨损性能的关系进行预测。研究表明，经过神经网络的训练和测试，所建立网络模型的预测结果比较理想，预测值和实验值虽然有误差，但都在允许的范围内。

(2)预测结果揭示了温度、表面微造型和润滑剂含量与KF-301La：O WS 涂层摩擦磨损性能的关系，这为该涂层在实际中的应用提供了理论依据。