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人工晶体学报 ›› 2016, Vol. 45 ›› Issue (10): 2556-2560.

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基于BP神经网络的Ni-TiN镀层腐蚀速率预测研究

彭绪山;李永平;章晓敏;王水   

  1. 宁波大红鹰学院信息工程学院,宁波,315175
  • 出版日期:2016-10-15 发布日期:2021-01-20
  • 基金资助:
    宁波市科技富民项目(2016C10056);浙江省自然科学基金硬目(LQ13F010004);浙江省公益科技项目(2014C31162);宁波大红鹰学院校级科研项目(1320133017)

Prediction on Corrosion Rate of Ni-TiN Coatings by BP Neural Network

PENG Xu-shan;LI Yong-ping;ZHANG Xiao-min;WANG Shui   

  • Online:2016-10-15 Published:2021-01-20

摘要: 采用磁场电沉积方法在40Cr钢表面制备了Ni-TiN镀层,并在正交实验的基础上建立了BP神经网络模型对镀层腐蚀速率进行预测,最后利用扫描电镜、X射线衍射仪以及显微电子天平对镀层的表面形貌、组分以及腐蚀速率进行分析和研究.结果表明,当工艺组合为A2B2C3D1,即TiN粒子浓度6 g/L,磁场强度0.4T,占空比50;,电流密度0.5 A/dm2时,Ni-TiN镀层经腐蚀后表面较为平整,凸起状物质较少.BP神经网络模型能够较好的模拟Ni-TiN镀层腐蚀速率,腐蚀速率最小值仅为2.134 mg/m·h,因此也证明了BP神经网络的可靠性.经XRD分析,Ni-TiN镀层存在Ni、TiN两相.

关键词: BP神经网络;Ni-TiN镀层;腐蚀速率;磁场电沉积

中图分类号: