油管N80钢表面超声-激光熔覆Ni-TiN涂层的制备及性能

文中采用超声-激光熔覆在油管N80钢表面制备Ni-TiN涂层,利用扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)、显微硬度计和摩擦磨损试验机等研究不同超声功率对Ni-TiN涂层表面形貌、显微硬度、耐磨性能的影响.结果表明,当超声功率为300 W时,Ni-TiN涂层中固体陶瓷TiN粒径较小,其平均粒径为16.7 μm.该涂层...     

超声电沉积在制备纳米复合镀层中的研究进展

介绍了超声波在纳米复合电沉积技术中的应用,阐述了超声波对镀层的表面形貌、显微硬度、磨损量、耐腐蚀性能等的影响,并总结了该领域的研究现状。超声波在电沉积过程中能够有效缓解纳米粒子在镀液中存在的问题,细化金属晶粒,增加纳米粒子在复合镀层中的复合量,改善纳米复合镀层性能,因此在纳米复合镀层领域中具有广阔的发展前景。     

超声电沉积镍/纳米碳化硅复合镀层组织结构研究

采用超声电沉积方法在20钢基体上制备了镍／纳米碳化硅的复合镀层。通过扫描电镜(SEM)观察了镀层的表面形貌和显微组织，用能谱仪(EDS)对镀层中特定区域进行了显微组织成分分析，使用X射线衍射仪检测了镀层的微观结构。结果表明：通过合适的超声电沉积工艺，得到的镀层中SiC纳米粒子含量较高，且分散均匀，没有出现团聚现象；同时镀层中的镍晶粒得到了细化，取向也由择尤取向趋于随机取向。     

压缩机阀片表面的超声-电沉积Ni-TiN镀层的工艺研究

为提高压缩机阀片表面工艺性能,提高气阀使用寿命,采用超声-电沉积法在压缩机阀片表面制备Ni-TiN镀层,研究TiN颗粒浓度、电流密度、超声波功率对压缩机阀片耐磨性能的影响。采用正交试验法优选出在压缩机阀片表面制备Ni-TiN镀层的最佳工艺参数为:TiN质量浓度5g/L,阴极电流密度4A/dm2,超声功率250W。     

316L不锈钢支架表面EVAL涂层的制备及性能研究

采用超声-喷涂沉积的方法,在316L不锈钢表面制得聚乙烯-乙烯醇涂层。利用原子力显微镜、接触角测量仪及扫描电镜对涂层表面形貌及性能进行研究。结果表明,316L不锈钢基体、S-EVAL涂层和USEVAL涂层的表面粗糙度Ra分别为123.677,14.994和2.830 nm。S-EVAL涂层和US-EVAL涂层表面接触角分别为75.6和74.3°,均小于316L不锈钢基体接触角。超声-喷涂沉积US-EVAL涂层血小板粘附量最少。     

超声-喷射电沉积法制备Ni-TiN纳米镀层的试验研究

采用超声-喷射电沉积方法在45#钢表面制备Ni-TiN纳米镀层,并利用电化学工作站和中性盐雾试验对镀层的耐蚀性能进行研究,用扫描电镜和X射线衍射仪对Ni-TiN纳米镀层表面形貌和元素组成进行分析。结果表明:当超声波功率为150W时,经20天腐蚀后的镀层试样表面较为平整、紧密;随着腐蚀周期的增加,超声波功率150W下制备的Ni-TiN纳米镀层腐蚀失重量增加速度最慢; XRD分析结果证明了TiN粒子的存在,且当超声波功率为150W时,Ni-TiN纳米镀层衍射峰较强,说明此镀层中TiN粒子复合量较高。     

纳米Ni-SiC非晶态复合镀层的制备工艺及性能研究

采用超声-电沉积法,在45钢表面制备纳米Ni-SiC非晶态复合镀层.研究镀液中纳米SiC粒子的悬浮量、超声功率和电沉积条件对复合镀层的影响.利用扫描电镜、电子探针、显微硬度计和摩擦磨损试验机等对复合镀层的形貌、组织结构及性能进行分析研究.结果表明,采用适当的超声-电沉积工艺(SiC粒子的悬浮量4 g/L,超声功率200 W),可以制备性能较好的纳米Ni-SiC复合镀层,其磨损量约为镍镀层的1/5,显微硬度是镍镀层的3倍左右.     

搅拌方法对Ni/TiN复合镀层微观结构和耐磨性能的影响

采用机械搅拌-电沉积和超声搅拌-电沉积复合方法,在20钢基体表面制备Ni/TiN复合镀层。利用扫描电镜(SEM)和摩擦磨损试验机对复合镀层进行研究。结果表明:当机械搅拌速率为400 r/mim时,Ni/TiN复合镀层的TiN粒子复合量的质量分数为9.8%,显微硬度为871HV;当超声波功率为300 W时,Ni/TiN复合镀层的TiN粒子复合量的质量分数为10.9%,显微硬度为926HV。在机械搅拌-电沉积制得的Ni/TiN复合镀层中,表面颗粒的粒径在3μm左右,而超声搅拌-电沉积制备镀层,表面颗粒的平均粒径为1μm。采用超声搅拌-电沉积制备Ni/TiN复合镀层,耐磨性能优于机械搅拌-电沉积制备的镀层。     

基于RBF-BP算法的Ni-SiC镀层性能预测研究

采用磁场辅助喷射电沉积技术,在不同工艺条件下制备Ni-SiC复合镀层,通过构建4×4×4×7×10×1的RBF-BP复合神经网络模型预测Ni-SiC复合镀层耐蚀性.结果表明:RBF-BP复合神经网络的预测值与真实值拟合度为0.97497,高于单神经网络,表明复合神经网络能准确预测不同工艺参数下制备的Ni-SiC复合镀层耐蚀性.经复合神经网络预测,当电流密度为4 A/dm2、喷射速度为6 m/s、SiC粒子浓度为8 g/L、磁场强度为0.8 T时复合镀层腐蚀失重最低,复合镀层的耐蚀性最好.通过镀层表征研究分析可知,该条件下镀层晶粒显著细化,镀层表面较平滑,SiC纳米粒子复合量高且分布均匀.