基于BP神經網絡的粉末冶金銅基滑動軸承材料磨損量預測

董文文，尹延國，張國濤，李蓉蓉，陳祥雨

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

隨著工業的快速發展，無鉛銅基滑動軸承材料因具備良好的耐腐蝕性、導熱性、摩擦磨損性能，廣泛應用于高速重載領域[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生磨損，導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確預測銅基材料的磨損量，而由眾多處理單元連接構成的人工神經網絡具有非線性、自適應性等特點，可解決具有多因素性、復雜性、隨機性及非線性的工程類問題，因而廣泛應用于各種機械材料磨損的預測[8-9]。文獻[10]基于BP神經網絡，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網絡預測模型，結果表明預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神經網絡可行；文獻[11]構建了結構為3-17-1的BP神經網絡來預測連桿襯套的磨損量，測試結果顯示所建神經網絡預測模型得到的預測值與試驗值之間的誤差較小，驗證了用BP神經網絡預測磨損量的有效性。

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系的特點，采用BP神經網絡模擬預測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，FeS含量(質量分數,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燒結，在810～870 ℃保溫30～40 min，得到燒結試樣。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-盤往復式試驗機進行耐磨性試驗，將往復行程設定為25 mm，速度設定為50 mm/s，載荷分別設定為50，100，150，200，250 N，試驗機結構如圖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構

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，材料的磨損量理應逐漸減小，然而銅基材料的力學性能(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遞增，而是呈先增大后減小的趨勢，即當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，FeS/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，相互團聚嚴重的現象，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，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。銅基材料在對偶件表面形成轉移膜的狀態，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移膜在不同載荷下的光學顯微照片如圖5所示:在載荷50 N時，材料摩擦表面的轉移膜覆蓋率較低，且存在明顯的犁溝痕跡，表現出較差的耐磨性；當載荷提高到100 N時，摩擦表面的轉移膜覆蓋率上升且犁溝減少，說明適當提高載荷有利于提高摩擦副的接觸狀態[14]，促進轉移膜的形成和穩定，提高了對偶件轉移膜的覆蓋率，改善材料的減摩耐磨性能；然而當載荷達到200 N時，對潤滑轉移膜的破壞作用增大，轉移膜厚度較大，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移膜在不同載荷下的光學顯微照片

3 材料磨損量預測的BP神經網絡模型

3.1 BP神經網絡預測材料磨損量的步驟

通過有監督的學習方式，BP神經網絡可逼近任意非線性映射，因此常被用來表示工程實例中復雜的非線性關系。基于BP神經網絡的銅基軸承材料磨損量預測流程可分為以下3個步驟：BP神經網絡的構建、訓練和預測。首先,構建神經網絡結構；然后,用輸入、輸出樣本數據訓練BP神經網絡，使網絡能夠表達該系統的非線性關系；最后,輸入測試數據，用訓練好的神經網絡得出預測輸出。BP神經網絡預測模型的構建流程如圖6所示。

圖6 BP神經網絡預測模型流程

3.2 輸入/目標向量設計

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據作為輸入變量x1,x2,x3，則輸入變量是1個3維的向量，將對應的磨損量(mm3)作為目標變量y，則目標變量是1個1維的向量。由試驗得到的50組輸入變量與目標變量樣本數據見表1。

表1 樣本數據

獲得樣本數據后，由于數據中的各個指標互不相同，原始樣本中各向量的數量級差別較大，應使用歸一化函數mapminmax對樣本數據進行歸一化處理，將數據歸一化到區間[0,1]，這樣可使計算更加簡便，并防止部分神經元達到過飽和狀態。

3.3 BP神經網絡結構設計

表2 BP神經網絡訓練的具體參數

3.4 BP神經網絡訓練與測試

選用表1中的45組數據作為訓練樣本，并隨機選擇另外5組數據作為測試樣本，檢驗所建立BP神經網絡的精確度。對測試數據進行檢驗時，使用“reverse”函數對輸出數據進行反歸一化處理。

3.5 小結與分析

對BP神經網絡進行檢驗的結果見表3，用相對誤差((預測值-實測值)/實測值)作為性能指標來表征神經網絡的精確度。

表3 神經網絡的預測值與實測值

由表3可知，BP神經網絡預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%，表明神經網絡的預測精確度較高。

為進一步對所建BP神經網絡精確度進行判斷，引入判定系數R2作為性能指標，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神經網絡的預測精度較高。由性能指標相對誤差和判定系數R2可知，本文提出的BP神經網絡預測模型有效。

4 結束語

建立結構為3-9-1的BP神經網絡模型對銅基滑動軸承材料的磨損量進行預測，結果顯示預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R2為0.980，所建立的BP神經網絡具有較高的預測精度。BP神經網絡模型為影響銅基滑動軸承材料磨損量的多因素性、復雜性及非線性提供了一種新的且較簡便的預測方法，可以嘗試用來預測在多種不同影響因素下銅基滑動軸承材料的磨損量。