稀有金属材料与工程样稿.doc

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1、基于人工神经网络的HDDR工艺与SmFeN磁性能预测模型叶金文、刘颖，涂铭旌（四川大学材料科学与工程学院，四川成都，610065）摘要：特别提示：此为模版文件，请将论文相应内容直接灌入，不要试图改动版式及字号。概述了《稀有金属材料与工程》的国内外影响及地位。详细介绍了木刊的写作规范（特别是参考文献）、排版格式。同时，指定了排版软件：文章正文为Word、公式为equation3、

2、11

3、线图为origin5.0、照片为Photoshop5.0、表为word。投稿时应有打印稿2~3份，磁盘1份，照片及Il

4、li线图原稿。投稿时，作者应以木写作规范作样本，从书眉、标题、大小写到格式严格、认真修改，使真与本样本一致。投稿地址为：710016陕西西安51信箱，e-mail:rmme@c-nin.como关键词：中图法分类号：文献标识码：A文章编号：1前言Sm2Fe17Nx型化合物自1990年被Coey⑴等人发现以来，因其具有较高的居里温度（476°C,高岀Nd2Fe14B近160°C）,很高的磁晶各向异性场（14T严］,以及良好的热稳定性、抗氧化性和耐腐蚀性能，磁性能与Nd2Fe14B系稀十-永磁相当等优点，

5、受到了各国普遍的关注，因而得到了长足的发展。HDDR法⑸是目前制备高性能NdFeB磁粉广泛采用的方法Z-,它是利用Nd2Fei4B合金吸氢歧化，脱氢产生再化合的过稈使母相晶粒细化，来获得高矫顽力的永磁材料。徳国⑷和U木［习用该法成功制备了Sm2Fe17Nx磁粉，HDDR方法制备Sm2Fe17Nx磁粉也就成为近来研究的热点相关研究血可表明Sm2Fe17Nx磁粉的微观结构和磁性能与HDDR过程屮吸氢、歧化、脱氢、再化合的工艺条件有很密切的关系。现有的研究往往采用单因素法研究其中某一工艺对磁性能的影响,难以

6、反映出上述备因素Zfuj的相互影响的非线形关系，也就无法建立一个完整精确的工艺条件对磁性能影响规律的数学模型。神经网络的发展给这一问题的解决提供了一种有效、可靠的方法。人工神经网络（ANN）是一种模拟脑神经对外部环境进行学习过程建立起来的一种人工智能模式识别方法，具有自学习、自组织、自适应及很强的非线性函数逼近能力和容错能力，特别适用于非线性系统特性的研究L9'101o为此，木文采用神经网络技术系统地研究了HDDR工艺对Sm2Fel7Nx磁性影响的规律，建立了工艺条件对SmFeN稀十.永磁材料磁性能影

7、响的连续的数学模型和磁性能与工艺预测模型，希冀能对HDDR法Sm2Fe17Nx磁粉的生产有所指导。2实验方法2.1实验方法采用工业纯铁和纯度为99.9%的稀土Sm为原料,按一定配比配料，经SI2002-04型真空感应炉熔炼制备出SmFc铸锭,1050°C,真空炉内12h均匀化退火，然麻球磨粉碎成10pm的粉末，再在SDZK高温真空烧结炉内一定温度相同氢压力下氢化■岐化1小时,然后抽高真空（3X10%）,在该温度下脱氢一再化合处理1小时，最后在500°C氮化4h。2.2测试方法将获得Sm2Fe17Nx

8、磁粉同3%wt的粘结剂混合均匀，经5T的压力模压成型为磁体。用AMT-4型磁化特性自动测量仪测量磁体的磁性能。2.3人工神经网络的建立人T神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的网络，谋差反向传播算法BP网络是目前应用最广的网络模型乙一。BP人工神经网络每层的神经元对输入进行加权求和，对和进行阈值处理产生输出值。通过样本数据对神经网络进行训练和学习，不断调节其连接权值和阈值，从而正确反映输入和输出的映射关系。因此，本文采用三层BP神经网络，歧化温度、歧化时间、再化合温度、再化合时间分别作为4个输入节点;

9、材料的剩磁5、矫顽力也和磁能积（册几作为3个输出节点；隐含层节点数为7；传递函数均采用Sigmoid函数。BP网络结构示意图见图4-2k2.4预测结果随机选取表4・9屮12纟R数据作为神经网络的训练样木，对神经网络进行离线学习，以建立网络备层的权值和阈值矩阵，网络对样木学习的相对误差随训练芋彼经巨络训按衣班误天曲纭BrWJIffi与宝漁蛍的回归分析空图4-21BP网络结构示意图No.Ti°Ctlmint2°Ct2minB/mTHcj/kA/mkJ/m316756069590530.1131150.52

10、690105730165520.514564&7370515071075521.1133347472030745150511.414664857357578060506.41569476750120760135520」151149776516579545491」160244878045830120518.715634697959081030486.2162243.410810135845105509.4144332.6116004572070524.11