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基于人工神经网络-遗传算法的取向硅钢刻痕工艺优化

2011-08-20盛元平

舰船科学技术 2011年8期
关键词:优化实验模型

于 健,盛元平,柳 勇

(1.海军装备部驻沈阳地区军事代表局,辽宁 沈阳 110031;2.武汉第二船舶设计研究所,湖北 武汉 430064)

0 引言

在软磁材料领域,取向硅钢占有巨大的市场份额。这种钢材由于内部独特的晶体结构,沿轧制方向表现出极其优越的电磁性能。其主要用于制造如发电机、继电器、变压器等电磁产品的铁芯,并且越来越受尖端电子产品与军工产业的青睐。当取向硅钢处于工作状态时,会损失一部分电磁能。这部分损失称为铁损,铁损越低,取向硅钢的牌号越高。为了降低铁损,国内外学者做了多方面的尝试,主要的手段有增大含硅量、减小板厚、细化磁畴等。目前,工业生产的取向硅钢含硅均达3%以上,进一步增加含硅量会严重影响硅钢的韧性,一般控制在5%以下。减小板厚能有效降低涡流损耗,取向硅钢最薄厚度仅为0.18 mm,继续减小板厚会加大技术难度与生产成本。刻痕技术是1种新型的硅钢后续处理方法,这种方法能有效细化磁畴,在理论上能使铁损下降70%。它最早由日本的Narita提出,经过机械刻痕、电化学刻痕、激光刻痕等阶段的发展,于1984年在新日铁运用于硅钢生产[1-2]。

在刻痕过程中,选择合适的刻痕参数对于刻痕技术极其重要。参数选择不合理不仅不会降低铁损,反而会增大铁损。许多学者对刻痕参数与铁损降低率之间的关系做了研究。传统试验图表被用来分析刻痕参数对铁损的影响规律,但是这种方法忽略了参数之间的交互关系。正交因子法也被用来优化参数,但是仅对离散点有效[3]。……

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