基于BP神经网络的Ni-Al2O3镀层粒子复合量预测研究

• 作者: 夏法锋 曹阳 王金东 赵岩 高媛媛
• 来源期刊: 功能材料
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 Ni-Al2O3镀层 粒子复合量
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 工艺·技术
• 页码范围: 1226-1228
• 页数: 3页
• 分类号: TG1.43
• 字数: 1467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9731.2016.01.048

摘要

采用超声波辅助电沉积法在A3钢表面制备了Ni-Al2O3镀层,通过BP神经网络对不同工艺参数下制备镀层的Al2O3粒子复合量进行预测,最后利用透射电镜(TEM)观察镀层结构组织.结果表明,该BP神经网络结构为3×8×1时,其预测值与真实值的拟合度R=0.9991,相对误差的最大值与最小值分别为1.71％与0.74％.TEM分析表明,当Al2O3粒子浓度9 g/L,电流密度3 A/dm2,温度40℃时,Ni-Al2O3镀层组织较为紧密,其平均粒径约为20 nm.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵岩	东北石油大学机械科学与工程学院	10	27	3.0	5.0
2	王金东	东北石油大学机械科学与工程学院	58	218	8.0	12.0
3	夏法锋	东北石油大学机械科学与工程学院	44	194	8.0	12.0
4	曹阳		25	86	4.0	8.0
5	高媛媛		6	27	3.0	5.0