周胜海
- 作品数：6 被引量：6H指数：1
- 供职机构：西华大学材料科学与工程学院更多>>
- 发文基金：四川省教育厅重点项目四川省教育厅自然科学科研项目更多>>
- 相关领域：一般工业技术电气工程自动化与计算机技术更多>>
- Ti添加对快淬Pr基永磁合金磁性能与显微结构的影响
- 2012年
- 采用快淬法制备了Pr基(Nd,Pr)10.5Fe81.5-xTixCo2B6(x=0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0)系列粘结磁体,研究了添加Ti元素对快淬合金显微结构和磁性能的影响。Ti元素能有效细化合金的晶粒,添加3at%Ti的合金,晶粒细化到约70nm,且大小均匀;添加量超过3at%,晶粒进一步细化,但均匀性变差。含Ti3at%的(Nd,Pr)10.5Fe78.5Ti3Co2B6合金,粘结磁体磁性能达到最佳值,Br=0.655T,Hci=681kA/m,(BH)m=68kJ/m3。Ti元素低于3at%,合金晶粒粗大,磁性能较低;超过3at%后,富Ti的晶间相加厚,晶粒间的交换作用和剩磁增强效应减弱,且晶粒大小不均匀,合金的内禀矫顽力虽然增加,但剩磁Br和最大磁能积(BH)m降低。
- 查五生周胜海胡绍磊贾永灿涂铭旌
- 关键词：磁性能显微结构
- 基于最小二乘支持向量机预测模型的粘结NdFeB永磁体工艺参数和磁性能关系研究
- 在粘结NdFeB磁体的生产加工中，对磁体的磁性能要求不同，选用的磁粉，粘结剂及其含量也就不同。建立制备工艺与磁体性能关系的数学模型，对于减少实验量，节约成本，提高研究效率具有重要的意义。
本文用最小二乘支持向量机(...
- 周胜海
- 关键词：最小二乘支持向量机磁性能
- 基于LS-SVM的粘结NdFeB永磁体磁性能预测被引量：1
- 2012年
- 基于粘结NdFeB永磁体制备工艺优化实验,建立了一个最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法模型用于工艺参数的优化。以粘结剂含量、固化温度、固化时间以及单位压制力大小四个工艺参数为影响因数,以剩余磁感应强度Br、矫顽力Hcj和最大磁能积(BH)m为影响对象,通过最小二乘支持向量机算法模型建立起影响因素与影响对象之间的复杂的非线形关系。针对多影响对象,提出了一种γ和σ选择算法;以均匀设计试验结果为样本进行训练,用训练好的模型进行预测。结果表明,LS-SVM模型的实验结果与预测结果吻合良好,二者相对误差很小,对比ANN模型预测结果,LS-SVM模型具有更高的精度和运算速度,具有很好的实用性。
- 周胜海查五生王向中
- 关键词：磁性能最小二乘支持向量机
- NdFeB/α-Fe合金快淬薄带表面微观形貌被引量：4
- 2010年
- 采用快淬加后续晶化退火方法,制备了NdFeB/α-Fe双相纳米晶复合永磁合金的快淬态和晶化态薄带,用原子力显微镜(AFM)观察了薄带贴辊面和自由面的微观形貌,分析研究了薄带不同表面晶粒尺寸与均匀性的差异。贴辊面快淬时冷却速度快、结晶度高,快淬态主要由非晶体组成,退火时新相的析出以均匀形核的方式成核,晶化态晶粒数量少、平均尺寸(～70nm)大,但晶粒大小均匀。自由面快淬时析出了数量较多、尺寸较大的微晶,退火时以非均匀形核为主,成核率高,晶粒数量多、尺寸小,平均晶粒尺寸(～50nm)小于贴辊面,但由于微晶本身的长大,形成了超过100nm的粗大晶粒,使微观结构的均匀性变差。薄带不同表面微观形貌的差异将会对纳米晶复合永磁材料的磁性能产生直接的影响。
- 查五生刘锦云王正云周胜海贾永灿
- 关键词：快淬薄带
- 应用支持向量机预测(Nd_2Fe_(14)B/α-Fe)永磁体性能被引量：1
- 2010年
- 为研究合金成分对磁体性能的影响,将支持向量回归机应用于磁性能的预测。在小样本情况下应用MATLAB支持向量机工具箱,建立了磁性能的支持向量回归机模型,将合金成分作为输入变量对磁性能进行预测。选择合适的模型参数,最终建立了拟合误差、预测误差均较小的模型,对剩磁、矫顽力以及最大磁能积的预测相对误差平均值分别为1.94%、5.43%及4.34%。试验表明将支持向量回归机用于磁性能的预测是一种可行且有效的方法。
- 王向中查五生燕顺储林华周胜海
- 关键词：稀土支持向量回归机
- 基于改进的BP神经网络的粘结NdFeB永磁体制备工艺优化设计
- 2010年
- 采用均匀设计实验方案,结合主成分分析方法,建立了制备工艺与磁体性能之间的BPNN预测模型。利用该模型对粘结NdFeB永磁体的制备工艺进行了优化,并研究了单因素以及多因素交互作用与磁体性能之间的关系。结果表明该模型预测精度较高,对Br、Hcj及(BH)m的预测相对误差最大值分别为1.85%、1.28%和1.47%。
- 查五生储林华王向中周胜海
- 关键词：神经网络均匀设计主成分分析
