机械结构钢表面三种化学镀层的性能比较

在40Cr钢表面分别制备了化学镀Ni-P合金镀层、化学镀Ni-Co-P合金镀层和化学镀Ni-P/SiC复合镀层。观察了三种化学镀层的形貌和微观结构,并测试了三种化学镀层的显微硬度、磨损量和摩擦因数。结果表明:三种化学镀层的表面质量整体较好,都呈胞状形貌;当衍射角2θ为45°左右时,三种化学镀层的XRD谱图中都出现了明显的漫散射峰,三种化学镀层都为非晶态结构;三种化学镀层中,化学镀Ni-Co-P合金镀层的显微硬度最高,耐磨性最好。     

FeSO4对化学镀Ni-P工艺的影响

为了进一步改善化学镀Ni-P镀层的显微硬度和耐蚀性,将FeSO4加入到化学镀Ni-P镀液中.通过金相显微镜测试了FeSO4对Ni-P镀层表面形貌的影响;采用显微硬度计测试了镀层的显微硬度;采用电化学技术测试了FeSO4对镀层耐蚀性能的影响.结果表明:当镀液中FeSO4的质量浓度小于1.0 g/L时,镀层的沉积速率虽然降...     

排球收纳车基材表面化学镀Ni-P/Cr_3C_2复合镀层

在排球收纳车用Q235钢表面制备了化学镀Ni-P/Cr_3C_2复合镀层,并对化学镀Ni-P/Cr_3C_2复合镀层的厚度、表面粗糙度、硬度、耐蚀性及表面形貌进行了分析。结果表明:化学镀NiP/Cr_3C_2复合镀层的厚度和表面粗糙度分别约为8μm和0.835μm,满足中度腐蚀环境的要求。化学镀Ni-P/Cr_3C_2复合镀层呈现出块状颗粒形貌,颗粒之间夹杂着碳化铬,大大提高了化学镀NiP/Cr_3C_2复合镀层的硬度和耐蚀性。     

Ni-P/nano-Al_2O_3复合镀层的制备及性能

以汽车模具配件—导柱常用的20Cr钢为基材,在其表面制备Ni-P/nano-Al_2O_3复合镀层及普通Ni-P镀层。对Ni-P/nano-Al_2O_3复合镀层的微观形貌、晶相结构、显微硬度和摩擦磨损性能进行了测试与分析,并与Ni-P镀层和基材进行了对比。结果表明,Ni-P/nano-Al_2O_3复合镀层的晶粒细小,结构更加致密,显微硬度平均值可达到436.4 HV,高于Ni-P镀层的357.3 HV和基材的190HV;与Ni-P镀层相比,Ni-P/nano-Al_2O_3复合镀层能更有效地改善基材的摩擦磨损性能。NanoAl_2O_3颗粒复合量对Ni-P/nano-Al_2O_3复合镀层的显微硬度和摩擦磨损质量损失率有一定影响,增加颗粒复合量可以提高复合镀层的显微硬度,改善其摩擦磨损性能。     

两种不同类型的化学镀层对汽车用铝材表面性能的影响

在汽车用铝材表面分别制备了化学镀Ni-P合金镀层和化学镀Ni-P-WC复合镀层。分析了两种不同类型的化学镀层的成分,并研究了两种不同类型的化学镀层对铝基体表面性能的影响。结果表明:化学镀Ni-P合金镀层中主要含有Ni、P两种元素,化学镀Ni-P-WC复合镀层中主要含有Ni、P、W、C四种元素,Ni的质量分数都在80%以上;两种不同类型的化学镀层都能显著提高铝基体的显微硬度和摩擦学性能;通过适当的热处理,能进一步提高两种不同类型的化学镀层的显微硬度,并降低磨损量。     

化学沉积新型复合材料的研究

近年来,复合化学镀技术在开发新材料的探索中已为人们所关注。本文在酸性化学镀Ni-P合金的溶液中,加入T-稳定剂,以TiN微粒为分散剂,成功地制备出一种新型的(Ni-P)-TiN复合镀层。实验结果表明,TiN微粒在镀层中的含量与镀液中的悬浮量的关系呈Langmuir等温吸附线的形式。当维持TiN在镀液中的悬浮量不变,镀层中的TiN含量还与镀液的pH值及温度有关。经试验测定,(Ni-P)-TiN复合镀层的硬度随微粒含量的增加而增加,与化学镀Ni-P合金相比,具有更高的硬度值。经400℃热处理后,该复合镀层的硬度比硬铬镀层的硬度高。镀层耐磨性试验结果表明,(Ni-P)-TiN复合镀层比化学镀Ni-P合金镀层及硬铬镀层具有更好的耐磨损性能,极适于在高温条件下工作,这种耐高温磨损的性能,可以弥补硬铬镀层之不足。此外,本文对(Ni-P)-TiN复合镀层的耐磨性机理进行了初步的探讨。     

化学镀Ni-P-石墨复合镀层的特性

与化学镀Ni-P镀层比较,化学镀Ni-P-石墨复合镀层的机械性能得到了改进,适合于工程方面的应用。Ni-P-石墨复合镀层是从含有硫酸镍、次磷酸镍、丁二酸、表面活性剂和稳定剂的镀液中制备的。当镀液中石墨含量为15g/L时,镀层中石墨的复合量最大。采用维氏硬度测试仪、泰伯磨耗实验机、交流阻抗和SEM等手段对复合了石墨颗粒的Ni-P化学镀层进行了测定,其硬度,耐磨、耐蚀性随镀层中石墨含量的增加而增强。     

( Ni-P)-Al2O3纳米微粒复合镀层硬度和耐磨性测试

为了改进钢材表面性能,采用复合化学镀技术制备( Ni-P) -Al2O3纳米微粒复合镀层,由于纳米微粒独特的物理化学特性致使使得到的复合镀层具有多种优良性能.通过Ni-P合金镀层、(Ni-P) -Al2O3纳米微粒复合镀层和热处理后的(Ni-P) -Al2O3纳米微粒复合镀层硬度和耐磨性能测试,得出(Ni-P)-Al2...     

燃机压气机导叶轴用钢化学镀Ni–P合金

在导叶轴用钢12Cr12Mo表面化学镀制备Ni-P合金镀层,研究了镀后热处理温度对Ni-P合金镀层组织结构、显微硬度和耐磨性的影响。结果表明,Ni-P合金镀层与基体紧密结合,无裂纹、孔隙等缺陷。在400℃下热处理1h后,Ni-P合金镀层由非晶态结构转变为以Ni₃P稳定相为主的晶体结构,显微硬度高达916 HV,耐磨性良好。     

基于支持向量机算法的微注射成型工艺参数优化

为了控制菲涅尔透镜在注塑过程中的翘曲变形量,采用支持向量机算法建立了菲涅尔透镜的翘曲预测模型,并对该模型的预测精度进行了研究.采用正交试验法获取注塑工艺参数,各组注塑工艺经Moldflow仿真得出模型的训练样本及检验样本数据.然后,对支持向量机算法建立的翘曲预测模型进行样本学习,训练完毕后由检验样本验证该模型的预测精度.实验结果表明:采用支持向量机算法建立的预测模型预测误差比较稳定,均在0.2%以内.因此,采用支持向量机算法建立菲涅尔透镜的翘曲预测模型可有效地预测菲涅尔透镜的最大翘曲量,且预测的精度与稳定性较高.     

机械泵旋片基材表面化学镀Ni-P/PTFE复合镀层

在机械泵旋片用45Mn钢板表面制备了化学镀Ni-P/PTFE复合镀层,并研究了PTFE的质量浓度对化学镀Ni-P/PTFE复合镀层的沉积速率、耐磨性、耐蚀性及表面形貌的影响。结果表明:适当增加PTFE的质量浓度,有利于加快沉积速率,提高化学镀Ni-P/PTFE复合镀层的耐磨性和耐蚀性。化学镀Ni-P/PTFE复合镀层表面呈胞状形貌,PTFE均匀分布在表面。当PTFE的质量浓度为8 g/L时,化学镀Ni-P/PTFE复合镀层具有最佳的耐磨性和耐蚀性。     

化学镀Ni-Zn-P合金镀层性能的研究

测定了化学镀Ni-Zn-P合金镀层的质量及平均镀速,观察了镀层的宏观及微观形貌,分析了镀层的成分及晶相结构,并测试了镀层的耐酸碱腐蚀性能、耐高温腐蚀性能和显微硬度。结果表明:化学镀Ni-Zn-P合金镀层呈现菜花模样的球状颗粒结构,属中磷镀层;化学镀Ni-Zn-P合金镀层的耐蚀性、显微硬度都优于化学镀Ni-P合金镀层的,对基体起到了较好的保护作用。     

镍–二氧化锆复合电沉积工艺优化及其对钢表面的毛化效果

在钢试片上复合电沉积Ni–ZrO_2,使微米级的ZrO_2颗粒镶嵌在镍镀层中而形成具有一定粗糙度的表面。通过正交试验研究了NiSO_4·6H_2O、ZrO_2和十二烷基硫酸钠(SDS)添加量,电流密度和温度对Ni–ZrO_2复合镀层耐蚀性、显微硬度和粗糙度的影响。结果表明,电流密度对镀层耐蚀性的影响最大,温度对镀层粗糙度的影响最大。综合考虑Ni–ZrO_2复合镀层的显微硬度、耐蚀性和粗糙度3个指标,得到复合电沉积Ni–ZrO_2的最优工艺为:NiSO_4·6H_2O 280 g/L,NiC_(12)·6H_2O 30~60 g/L,H_3BO_3 30~40 g/L,ZrO_2 30 g/L,SDS 120 mg/L,1,4-丁炔二醇和糖精适量,电流密度3 A/dm2,温度45°C。在最优工艺条件下,Ni–ZrO_2复合镀层的耐蚀性最好,显微硬度为587.3 HV,粗糙度为14.327 4μm,比钢试片高一个数量级左右。     

不同类型化学镀镍层耐磨性的研究

采用化学镀方法分别制取了酸性Ni-P镀层、碱性Ni-P镀层,以及Ni-W-P合金镀层和Ni-P-MoS2复合镀层：并将Ni-P-MOS2复合镀层在400℃热处理1h以考察热处理对镀层耐磨性的影响。对上述5种镀层逐一进行组成成分测定、镀层硬度测试和磨损试验。试验结果显示在该5种镀层中,Ni—W—P镀层硬度最高;热处理后的Ni—P-MoS2复合镀层磨损量最小,摩擦系数仅0．089,耐磨性最佳,其中MoS2的添加能起到减磨的作用。     

基于深度集成支持向量机的工业过程软测量方法

基于支持向量机（SVM）的软测量建模方法已经在工业过程控制领域得到广泛应用,然而传统支持向量机直接针对原始测量变量建立模型,未能充分挖掘数据的内在特征信息以提高预测精度。针对该问题,本文提出一种基于深度集成支持向量机（DESVM）的软测量建模方法。该方法首先利用深度置信网络（DBN）来对数据进行深层次的信息挖掘,提取出数据的内在特征,然后引入基于Bagging算法的集成学习策略,构建基于深度数据特征的集成支持向量机模型,以提升软测量预测模型的泛化能力。最后通过数值系统和真实工业数据对方法进行应用分析,结果表明本文提出的方法能够有效提升支持向量机软测量模型的预测精度,能够更好地预测过程质量指标的变化。     

基于深度集成支持向量机的工业过程软测量方法

基于支持向量机(SVM)的软测量建模方法已经在工业过程控制领域得到广泛应用,然而传统支持向量机直接针对原始测量变量建立模型,未能充分挖掘数据的内在特征信息以提高预测精度。针对该问题,本文提出一种基于深度集成支持向量机(DESVM)的软测量建模方法。该方法首先利用深度置信网络(DBN)来对数据进行深层次的信息挖掘,提取出数据的内在特征,然后引入基于Bagging算法的集成学习策略,构建基于深度数据特征的集成支持向量机模型,以提升软测量预测模型的泛化能力。最后通过数值系统和真实工业数据对方法进行应用分析,结果表明本文提出的方法能够有效提升支持向量机软测量模型的预测精度,能够更好地预测过程质量指标的变化。     

用于水泥熟料fCaO预测的多核最小二乘支持向量机模型

针对水泥熟料游离氧化钙(fCaO)含量预测模型辨识的问题,考虑到单一核函数无法显著提高模型精度,采用多项式核函数、指数径向基核函数和高斯径向基核函数组合构建等价核的方法,建立了多核最小二乘支持向量机水泥熟料fCaO预测模型。同时,利用改进的粒子群优化算法对多核最小二乘支持向量机模型的6个待确定参数进行迭代寻优,避免了模型参数人工选取的盲目性。最后将基于改进粒子群的多核最小二乘支持向量机模型应用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,建立的水泥熟料fCaO含量预测模型精度高、泛化能力强。     

用于水泥熟料fCaO预测的多核最小二乘支持向量机模型

针对水泥熟料游离氧化钙(fCaO)含量预测模型辨识的问题,考虑到单一核函数无法显著提高模型精度,采用多项式核函数、指数径向基核函数和高斯径向基核函数组合构建等价核的方法,建立了多核最小二乘支持向量机水泥熟料fCaO预测模型。同时,利用改进的粒子群优化算法对多核最小二乘支持向量机模型的6个待确定参数进行迭代寻优,避免了模型参数人工选取的盲目性。最后将基于改进粒子群的多核最小二乘支持向量机模型应用于熟料fCaO含量的实例仿真。结果表明,建立的水泥熟料fCaO含量预测模型精度高、泛化能力强。     

AZ91镁合金表面纳米化学复合镀研究

针对镁合金表面化学性质活泼,难以通过直接纳米化学复合镀获得高质量镀层的问题,采用双层复合镀的方法(先进行化学镀Ni-P预处理后再进行复合镀)获得了优质的Ni-P-ZrO2纳米化学复合镀层,研究了镀液中纳米粉的加入量以及不同搅拌方式对镀层中纳米粉复合量的影响,并测量了不同纳米粉复合量镀层的显微硬度和耐蚀性.结果表明:复合...     

化学镀Ni-Cu-P工艺及性能研究

三元合金可以进一步提高Ni-P镀层的性能.在化学镀Ni-P基础镀液中加入CuSO4,考察了CuSO4对镀层沉积速率、表面相貌、显微硬度以及耐蚀性能的影响.结果表明:CuSO4提高了Ni-P镀层的沉积速率,减少了镀层表面的缺陷,改善了镀层的致密性和光亮度,提高了镀层的耐蚀性.