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采用电沉积法在T8钢试样表面制备Ni-TiN纳米镀层,在正交试验基础上,通过RBF神经网络对Ni-TiN纳米镀层的腐蚀速率进行预测研究。利用原子力显微镜、扫描电镜和X射线衍射仪对镀层腐蚀前后的表面形貌及镀层物相组成进行分析。结果表明:当TiN粒子质量浓度为9 g/L、镀液温度为40℃、电流密度为0.6 A/dm~2时,RBF神经网络预测的腐蚀速率为3.152 mg/m~2·h,而实测值为3.163 mg/m~2·h,相对误差仅为0.35%;镀层表面较平整,颗粒较细小。腐蚀实验后,镀层的腐蚀坑较小且无明显腐蚀产物,耐腐蚀性能良好。 相似文献
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制备方法对Ni-SiC镀层摩擦学性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用直流电镀、脉冲电镀和超声波辅助脉冲电镀方法,在20钢表面制备Ni-SiC镀层。利用扫描探针显微镜(SPM)、X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)、显微硬度计及摩擦磨损试验机研究制备方法对Ni-SiC镀层显微组织、成分及摩擦学性能的影响。结果表明,制备方法对Ni-SiC镀层表面形貌有很大影响,超声波辅助脉冲电镀镀层Ni晶粒和SiC微粒的平均粒径分别为94.5和46.8nm,其最大显微硬度为924.3Hv。直流电镀、脉冲电镀和超声波辅助脉冲电镀Ni-SiC镀层的摩擦系数平均值分别为0.66,0.54和0.35,超声波辅助脉冲电镀镀层耐磨性能优良。 相似文献
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采用脉冲电沉积在A3钢表面制备Cu-SiC镀层,采用BP网络模型对脉冲电沉积Cu-SiC镀层的镀速进行预测研究。结果表明:本BP模型为3×9×1型神经网络模型,预测值与试验值曲线吻合较好;其相对误差较小,最大误差为2.7%,其相关系数为0.999,能较好地预测脉冲电沉积Cu-SiC镀层的镀速。 相似文献
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基于AR模型的Ni-TiN纳米镀层显微硬度预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以前期研究工艺参数为基础,利用超声-电沉积的方法制备Ni-TiN纳米镀层。采用X射线衍射仪(XRD)、高分辨电子显微镜(HRTEM)及纳米压痕仪(NI)对Ni-TiN纳米镀层的组分、显微组织和显微硬度进行观察和分析;利用AR模型对Ni-TiN纳米镀层的显微硬度进行预测。结果表明,在Ni-TiN纳米镀层中,存在Ni和TiN两相;当超声功率为200W、TiN浓度为4g/L时,镀层中镍晶粒和TiN粒子的平均粒径分别为50和30nm。利用AR模型可以对Ni-TiN纳米镀层的显微硬度进行预测,且预测结果的最大相对误差为3.22%。 相似文献
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用人工神经网络优化Ni-纳米TiN复合镀层的超声-电沉积工艺 总被引:4,自引:0,他引:4
在正交实验的基础上,运用人工神经网络优化超声-电沉积工艺制备Ni-纳米TiN复合镀层.并利用扫描探针显微镜(SPM)对复合镀层的表面形貌进行观察.结果表明,运用人工神经网络优化的最佳工艺条件为:纳米TIN粒子的浓度7.5 g/L、电流密度5A/dm2、脉冲电流占空比3∶2、表面活性剂浓度80 mg/L、超声功率250 W.采用该工艺条件制备的Ni-纳米TiN复合镀层结构细密,晶粒较小,平均粒径约为80 nm,其表面粗糙度Rms可达到14.6 nm. 相似文献
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采用磁力搅拌-脉冲电沉积法在45钢表面制备Ni-P-SiC镀层。采用正交试验法优化Ni-P-SiC镀层的制备工艺,利用扫描电镜(SEM)和磨损试验机进行Ni-P-SiC镀层表面形貌及耐磨性能分析。结果表明,磁力搅拌-脉冲电沉积复合制备Ni-P-SiC镀层的最佳工艺为:磁力搅拌速率200 r/min,脉冲占空比2∶1,脉冲电流密度4 A/dm2,SiC粒子的质量浓度6 g/L。1号试样的磨损较严重,磨损量为5.1 mg;6号试样的磨损则较轻,磨损量为2.7 mg。 相似文献