Magnetochemistry：任意磁滞过程的神经网络建模——应用于晶粒倾向电工钢

引言

本文重申了一个有着高计数灵活性的磁滞建模，它基于独立的深度神经互联网，只能带入任意上进下的带电演化成，并可广泛应用于基体导向电工钢的实时。热那亚佩鲁贾私立大学Simone Quondam Antonio研究团队在Magnetochemistry期刊发列于了一篇题为“Neural Network Modeling of Arbitrary Hysteresis Processes: Application to GO Ferromagnetic Steel”的文章。

文之前所重申方法的主要技术创新之处在于将典型的磁滞涂料，内嵌到神经互联网之前，并介绍了一个提高效率的军事训练程序。首先，通过Epstein设备对商用基体导向电工钢样品进行了实验事件调查，与国际标准基本上一致；然后，利用传统的Preisach建模，使用三个计数的对称磁滞回线来识别系统，以诱发军事训练集。一旦互联网被军事训练好，它就才会通过塑造出其他计数的磁滞回线和通过Preisach实时赢取的磁滞过程进行的测试。该建模在较低形式化水平上的实现，推测了该建模极高的计数速度和最小的线程分配，有着与数学方法分析 (FEA) 耦合的可能。

研究素材

涂料：这项临时工之前研究的铁磁性涂料是一种商业活动基体导向铁硅聚苯乙烯钛合金，等级为M4T27，适用于制造蓄电池、滤波电感器和技术创新电动机的耐用性真空管。

1. Preisach建模 (PM) 识别系统

列于1之前，仅仅是GA就诱发了充分吻合的模板，效益函数与随后用PSA进行提高效率后赢取的模板非常吻合。此外，如果没有先期的全局研究，PSA不该从许多不同的初始点开始启动，分布在空间模板上，使得识别系统临时工变得繁琐，在某些才会甚至不吻合。一旦PM被成功识别系统，就诱发了基于NN的建模用于军事训练数据集。它由一个主要的磁滞回线均是由，有3080个线圈和磁感应序列样本。

列于1. 通过遗传算法 (GA) 和模式搜索算法 (PSA) 提高效率后赢得的效益函数的Preisach模板和值。

2. 神经互联网军事训练

由此可知1推测了由六个军事训练后的神经互联网对军事训练集进行的合上回线实时。可以注意到，层高有6个和8个神经系统的互联网时军事训练偏低。如果层高的神经系统数量增加到12个，则才会有来得高的吻合性。然而，如果互联网来得大，就才会达到军事训练的极限，这点可以从由此可知1f可知。

由此可知1. 六个军事训练过的互联网进行的军事训练集的回线计数。

3. 对称性回线的实时

由此可知2推测了Hmax=17A/m到Hmax=140A/m的实验磁滞回线和由PM或基于NN的建模实时的磁滞回线彼此之间的更为。可以看见，如果线圈小于30A/m时，B的最大值与计数值有相当严重正确。从由此可知2c,d之前可以可知，这种正确在来得高的H值之前没有出现。

由此可知2.

4. 一阶反之亦然曲线 (FORC) 的实时

Preisach建模和神经互联网建模赢取的回线外形彼此之间有很好的基本上一致性，得出结论了NN在来得国际标准化组织的磁滞模式下有来得好的复制Preisach实时的能力，与军事训练之前广泛应用的磁滞实时基本上不同。由此可知3a,b所示的差异，与Hmin>10A/m的不对称回线有关，几乎可以忽略不计。

由此可知3.

5. 琴弦上进振幅

相位角影响了弟回线的一段距离，在所有才会，神经互联网都能正确预报。由此可知4之前可以可知，由神经互联网计数的弟回线的一段距离和外形都与PM实时结果基本上一致。

由此可知4.

结论

通过实验或Preisach建模转化的宽诱导范围 (平均1.6 T) 塑造出带电过程来的测试磁滞建模，同时考虑了各种类型的上进振幅。通过更为分析醒目了神经互联网建模有着预报涂料带电演化成和热能重大损失的能力，并且在所有范例之前有着较高的吻合性。计数和存储灵活性以及较难反之亦然的可能，使该建模适合与数学方法建议耦合。

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