基于人工神经网络预测Ni-W合金镀层的硬度和耐腐蚀性能

• 作者: 周琼宇 王小芬 王操 胡义锋 谢蔚
• 来源期刊: 表面技术
• 学科: 工学
• 关键词: Ni-W合金 镀层 人工神经网络 BP网络 硬度 耐蚀性
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 表面失效及防护
• 页码范围: 140-146
• 分类号: TG174
• 语种: 中文
• DOI: 10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2016.12.023

摘要

目的 预测Ni-W合金镀层的硬度和耐腐蚀性能,优化Ni-W合金镀层的电沉积工艺.方法 在柠檬酸-硫酸盐溶液体系中直接沉积制备Ni-W合金镀层,并将实验所得镀层数据作为学习样品,利用BP神经网络对建立了Ni-W合金电沉积过程参数对镀层硬度和腐蚀电流密度之间的映射关系.结果 低碳钢表面所沉积的Ni-W合金镀层表面均匀致密,与基体结合良好,能够有效地对基体起到保护作用.第二隐层的加入使得3-7-15-2四层网络达到网络收敛的训练次数(1 215 365次)远小于3-7-2三层网络的训练次数(239 950 000次).四层网络预测所得镀层的硬度和腐蚀电流密度与实验值十分相近,其相对误差≤5.03％.结论 BP神经网络能够准确建立电沉积Ni-W合金镀层的工艺条件和目标性能之间的映射关系,在本文所用的沉积体系和参数范围内,Ni-W合金镀层的显微硬度在296～982HV之间,其硬度最大时所对应的电沉积工艺条件为:pH=7.2,电流密度8A/dm2,WO42+浓度为0.46 mol/L.Ni-W合金镀层的腐蚀电流密度在7.3～100 μA/cm2范围内.镀层耐蚀性能最好时,即镀层腐蚀电流密度最小时的电沉积工艺条件为:pH=6.4,电流密度0.36 A/dm2,WO42+浓度为0.34 mol/L.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡义锋	江西理工大学材料科学与工程学院	11	17	3.0	3.0
2	周琼宇	江西理工大学材料科学与工程学院	8	25	3.0	4.0
6	谢蔚	江西理工大学材料科学与工程学院	3	4	1.0	2.0
7	王小芬	江西理工大学材料科学与工程学院	1	3	1.0	1.0
8	王操	江西理工大学材料科学与工程学院	1	3	1.0	1.0