机械工程学报标准格式Word格式.doc
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2004年齐国清等[5]对插值FFT估计的频率精度进行了分析。
2002年朱利民等[6]对一种特定时域平移相位差校正法（平移点数等于FFT变换点数）的校正精度的影响进行了理论分析和仿真计算。
2007年杨志坚等[7-8]对高斯白噪声背景下时移相位差校正法和改变窗长相位差法校正精度进行了理论分析和仿真计算。
目前还没有学者对噪声背景下能量重心法频率校正精度进行过系统分析。
能量重心法是一种通用的校正方法，能对多段平均功率谱直接进行校正，特别适用于频率有微小波动的实际工况，在实际工程中得到很广泛的应用[9-10]，因此分析噪声背景下能量重心法校正精度有重要的意义。
本文首先对高斯白噪声影背景下加对称窗的离散频谱利用能量重心校正法进行校正的频率校正精度进行了理论分析，推导其理论校正误差公式，进行了仿真验证，并且对能量重心法做了改进，使其具有更广的适用性和更高的抗噪能力。
1试验方法和试验方案（四号宋体）
1.1试验方法
渗金属试验在自制双层辉光离子渗金属炉中进行，源极材料为HastelloyC—2000合金，尺寸为130mm×
50mm×
4mm，工件材料为20钢，尺寸为80mm×
25mm×
3mm。
采用脉冲放电模式：
源极采用直流电源，工件采用脉冲电源。
源极材料HastelloyC—2000的质量分数：
wNi=59%，wMo=16%，wCr=23%，wCu=1.6%，wC＜0.01%。
1.2试验方案（五号黑体）
为了选定正交试验各个工艺参数的取值范围，先结合以往试验研究的经验，然后又进行了20余炉的摸索性试验，确定了正交工艺参数。
正交试验按照L16（45）正交表进行试验。
指标项目为渗层表面合金元素成分及总质量分数、渗层厚度和吸收率。
因素水平表如表1所示。
表1因素水平表（小五黑体）
因素（六号宋体）
水平
1
3
4
源极电压U／V
1050
1000
950
900
工件电压U／V
275
250
350
300
气压p／Pa
35
30
45
40
极间距d／mm
15
20
25
22.5
1.3频率校正误差理论分析
没有噪声影响下的能量重心校正法的归一化频率校正公式[2]
（1）
式中 ——无噪声功率谱中最大值谱线
——第条功率谱线
在白噪声背景下的归一化频率校正公式
（2）
式中 ——白噪声背景下功率谱中最大值谱线
2数学模型
在网络学习部分，采用三层BP神经网络来完成函数的映射。
误差逆传播神经网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。
图1为一个三层前馈神经网络：
它包括输入层、隐含层（中间层）、输出层；
输入层有i个节点，隐含层有j个节点，输出层有t个节点。
上、下层之间各神经元实现全连接，即下层的每一单元与上层的每一单元都实现权连接，而每层各神经元之间无连接。
网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，神经元激活值从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。
这以后，按减小希望输出与实际输出之间误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权值，最后回到输入层。
算法步骤如下所述。
（1）设置初始权系w（0）为较小的随机非零值。
（2）给定输入/输出样本对，计算网络的输出：
设第p组样本输入、输出分别为
up=（u1p,u2p,…,unp）
dp=（d1p,d2p,…,dnp）p=1,2,…,L
节点i在第p组样本输入时，输出为
（3）
式中，IjP为在第p组样本输入时，节点i的第j个输入。
图1阻尼器屈服力矩—电流特性（图中文字为六号）
f是激励函数，采用Sigmoid型，即
（4）
可由输入层经隐层至输出层，求得网络输出层节点的输入。
（3）计算网络的目标函数J。
设Ep为在第p组样本输入时网络的目标函数，取L2范数，则
（5）
式中，ykp（t）为在第p组样本输入时，经t次权值调整网络的输出，k是输出层第k个节点。
网络的总目标函数为
（6）
作为对网络学习状况的评价。
判别：
若J<
e，则算法结束，否则，至步骤（4）。
（4）反向传播计算。
由输出层，依据J按“梯度下降法”反向计算，逐层调整权值（图3～5）。
（8）
式中，为步长或称为学习率，n取1000000，取0.9。
图2路径规划三维图（小五宋体）
图3轮齿本体温度分布
图4微压印法制备的微复制模板及仿生鲨鱼皮
图5微生物细胞金属化约束成形工艺流程
3计算结果与比较
为检验程序的可靠性与实用性，同时又具有一定的推广能力，在正交试验16组数据中选择13组作为训练样本，余下的3组以及正交优化工艺作为检测样本。
经过1000000次训练的试验数据与计算结果的比较见表2、表3。
表2预测渗层表面的成分
编号
质量分数w/%
NiCrMoCu
5
49.881
14.695
11.365
1.605
预测值
51.734
16.962
11.211
1.661
12
50.514
16.691
14.071
0.912
51.171
17.509
13.048
0.415
16
50.290
19.164
6.480
1.308
50.826
18.104
7.8130
1.333
17
57.168
19.655
14.732
1.353
59.891
20.107
12.163
1.403
对双层辉光离子多元共渗工艺参数：
源极电压、工件电压、极间距、气压对渗层表面的合金元素总质量分数、渗层厚度、各合金元素质量分数、吸收率（工件增重/源网络训练准确可靠），正交试验按照L16（45）正交表进行试验。
从表2、表3可以看出训练样本和检测样本的网络实际输出值与期望值都很接近，说明应用神经网络描述双层辉光离子渗金属工艺参数与渗层的表面合金成分和合金总质量分数、渗层厚度、吸收率之间的映射模型是十分有效的。
表3人工神经网络训练与预测值
试验编号
源极电压
U∕V
工件电压
极间距
d∕mm
气压
p∕Pa
吸收率s∕%
渗层厚度δ∕μm
元素总质量分数w∕%
试验值预测值
试验值预测值
70.900
70.587
34.5
34.579
87.496
87.437
61.200
60.871
36.5
36.380
89.796
89.237
33.330
32.847
19.0
19.245
84.895
84.508
44.650
44.401
21.0
20.871
77.579
77.321
5*
48.100
47.753
25.5
24.950
77.546
76.796
17*
79.340
80.920
38.0
38.459
92.908
92.210
注：
*为检测样本值，试验编号17为正交优化工艺。
（六号宋体）
4结论
（1）。
。
（2）。
（3）。
（4）。
参考文献（五号黑体）
（以下参考文献为作者参考格式用，和文中引用的文献不符）
[1]IMLACHJ,BLAIRBJ,ALLAIREP.Measuredandpredictedforceandstiffnesscharacteristicofindustrialmagneticbearings[J].Trans.ASMEJ.Tribol.,1991,113：
784-788.（参考文献为期刊的格式）
[2]朱祖超.超低比转速高速离心泵的理论研究及工程实现[J].机械工程学报，2000，36（4）：
30-33.（括号里是期不是卷，有些期刊有期和卷，有些只有一种，就只写一种）
ZHUZuchao.Theoreticalstudyandengineeringimplementationofsuper-low-specific-speedhighspeedcentrifugalpumps[J].ChineseJournalofMechanicalEngineering,2000，36（4）：
30-33.
非英文的参考文献采用非英文、英文双语形式
[3]DOWIETP.Estimationofdisassemblytimes[R].Manchester：
ManchesterMetropolitanUniversity，1994.
（参考文献为报告的格式）
[4]TULLYEJ,HEYWOODJB.Lean-burncharracteristicsofagasolineengineenrichedwithhydrogenfractionfromaplasmatronfuelreformer[R].SAE2003-01-0630,2003.
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3 219-3 227.
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//www.oclc.….htm.
（参考文献为在线电子文献的格式）
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ASME，1971：
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ChapmanHall，1997.（参考文献为图书的格式）
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YANChangzheng.Researchonthemechanismandconstructiontechniquesofinteractionforadjacenttunnelingpreformedbyshield[D].Shanghai：
TongjiUniversity，2007.
[11] 李华，姚进.高效液力变矩传动系统：
中国，ZL200810044340.9[P].2008-10-01.（参考文献为专利的格式）
LIHua，YAOJin.High-efficiencyhydraulictorque-convertingtransmissionsystem：
ChinaZL200810044340.9[P].2008-10-01.
作者简介（六号黑体）：
XXX（通信作者），男，1973年出生，博士研究生，主要研究方向为表面改性方面的研究。
（六号）
E-mail：
cjaaa@
XXX，男，1960年出生，博士，教授，博士研究生导师。
主要研究方向为表面改性方面的研究。
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