基于RBF神经网络的Ni-TiN镀层耐蚀性能预测研究

• 作者: 王俊荣 邓秋香
• 来源期刊: 人工晶体学报
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 Ni-TiN复合镀层 腐蚀量
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 1707-1710
• 页数: 4页
• 分类号: TG174.4
• 字数: 1310字
• 语种: 中文

摘要

采用脉冲电沉积方法在40Cr钢表面制备Ni-TiN复合镀层,并以TiN粒子浓度、电流密度以及占空比为输入层,以Ni-TiN复合镀层腐蚀量为输出层,建立RBF神经网络模型,对镀层腐蚀量进行预测研究,最后利用扫描电镜观察不同工艺参数下镀层表面形貌.结果表明,RBF神经网络对镀层腐蚀量有较强的预测能力,其预测值与实验值相对误差最小仅为0.73％;SEM分析表明,当TiN粒子浓度10 g/L,电流密度5 A/dm2,占空比60％时,Ni-TiN复合镀层经腐蚀后表面较为平整,腐蚀坑较少,耐腐蚀性能较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓秋香		10	2	1.0	1.0
2	王俊荣		1	0	0.0	0.0