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人工晶体学报 ›› 2014, Vol. 43 ›› Issue (9): 2377-2383.

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基于BP神经网络的Ni-Si3N4复合镀层工艺-性能模型预测

魏汉军;孙万昌;侯冠群;赵坤;张峰;石琴   

  1. 西安科技大学材料科学与工程学院,西安,710054
  • 出版日期:2014-09-15 发布日期:2021-01-20
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(50172023);2012年榆林市产学研合作项目;2012年国家级大学生创新训练计划项目(201210704058);2013年陕西省大学生创新训练计划项目(1151)

Model Prediction of Processing-Property of Ni-Si3N4 Composite Coatings Based on Artificial Neural Network

WEI Han-jun;SUN Wan-chang;HOU Guan-qun;ZHAO Kun;ZHANG Feng;SHI Qin   

  • Online:2014-09-15 Published:2021-01-20

摘要: 在正交试验的基础上,运用BP神经网络优化脉冲电沉积工艺制备高颗粒含量的Ni-Si3 N4复合镀层;并对Ni-Si3N4复合镀层的微观结构以及高温抗氧化性能进行了表征分析.结果表明,运用BP神经网络优化的最佳工艺条件:颗粒悬浮量为40 g/L,镀液温度为45℃,转速为300 r/min,占空比为60;;该模型所得预测值与试验值曲线吻合较好,其相对误差较小,最大误差不超过3;,相关系数为0.99932.采用该优化工艺制备的Ni-Si3N4复合镀层中Si3N4微粒弥散分布于Ni基质层内部,镀层与基体之间无孔隙、裂纹等缺陷,具有优异的高温抗氧化性能.

关键词: 脉冲电沉积;Ni-Si3N4复合镀层;BP神经网络;高温抗氧化涂层

中图分类号: