作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
采用超声-脉冲电沉积方法在T8钢表面制备了Ni-TiN复合镀层,采用扫描电镜和X射线光衍射仪对镀镀层物相组织结构进行检测,并建立AR模型对镀层的TiN粒子复合量进行预测.结果表明,当电流密度4 A/dm2、占空比50%、超声波功率140 W时,Ni-TiN复合镀层表面较为光滑,晶粒较为细小,组织较为均匀.XRD分析表明,Ni-TiN复合镀层中存在Ni、TiN两相,镍的衍射峰分别位于44.8°、52.2°和76.8°,TiN的衍射峰分别位于38.5°、42.8°和66.5°.AR模型对Ni-TiN复合镀层TiN粒子复合量预测能力较强,其相对误差最大值与最小值分别为2.43%及0.71%.
推荐文章
纳米TiN粒子对TiN-Ni合金镀层机械性能的影响
纳米TiN
CVD
合金镀层
机械性能
基于RBF神经网络的Ni-TiN镀层耐蚀性能预测研究
RBF神经网络
Ni-TiN复合镀层
腐蚀量
超声-电沉积Ni-TiN复合镀层组织和性能研究
超声-电沉积
复合镀层
显微硬度
耐磨机理
基于BP神经网络模型的Ni-TiN镀层耐磨性预测研究
BP神经网络模型
Ni-TiN镀层
耐磨性
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于AR模型的Ni-TiN复合镀层TiN粒子复合量预测研究
来源期刊 人工晶体学报 学科 工学
关键词 AR模型 Ni-TiN TiN粒子 预测
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1703-1706
页数 4页 分类号 TG174.4
字数 2228字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李兴远 宁波大红鹰学院信息工程学院 21 32 3.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (29)
共引文献  (27)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (13)
二级引证文献  (3)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2009(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2012(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2013(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2014(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2015(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
AR模型
Ni-TiN
TiN粒子
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
人工晶体学报
月刊
1000-985X
11-2637/O7
16开
北京朝阳区红松园1号中材人工晶体研究院,北京733信箱
1972
chi
出版文献量(篇)
7423
总下载数(次)
16
总被引数(次)
38029
论文1v1指导