基于BP神经网络的Ni-Si3N4复合镀层工艺-性能模型预测

人工晶体学报, 2014, 43(9): 2377-2383.

基于BP神经网络的Ni-Si3N4复合镀层工艺-性能模型预测

魏汉军 ^1, , 孙万昌 ^2, , 侯冠群 ^3, , 赵坤 ^4, , 张峰 ^5, , 石琴 ^6,

1.西安科技大学材料科学与工程学院,西安710054

2.西安科技大学材料科学与工程学院,西安710054

3.西安科技大学材料科学与工程学院,西安710054

4.西安科技大学材料科学与工程学院,西安710054

5.西安科技大学材料科学与工程学院,西安710054

6.西安科技大学材料科学与工程学院,西安710054

基金项目: 2012年国家级大学生创新训练计划项目(201210704058) 2012年榆林市产学研合作项目 2013年陕西省大学生创新训练计划项目(1151) 国家自然科学基金(50172023)

关键词：脉冲电沉积 , Ni-Si3N4复合镀层 , BP神经网络 , 高温抗氧化涂层

Model Prediction of Processing-Property of Ni-Si3N4 Composite Coatings Based on Artificial Neural Network

Keywords： pulse electrodeposition , Ni-Si3N4 composite coating , BP neural network , high temperature anti-oxidation coating

在正交试验的基础上,运用BP神经网络优化脉冲电沉积工艺制备高颗粒含量的Ni-Si3 N4复合镀层;并对Ni-Si3N4复合镀层的微观结构以及高温抗氧化性能进行了表征分析.结果表明,运用BP神经网络优化的最佳工艺条件:颗粒悬浮量为40 g/L,镀液温度为45℃,转速为300 r/min,占空比为60％;该模型所得预测值与试验值曲线吻合较好,其相对误差较小,最大误差不超过3％,相关系数为0.99932.采用该优化工艺制备的Ni-Si3N4复合镀层中Si3N4微粒弥散分布于Ni基质层内部,镀层与基体之间无孔隙、裂纹等缺陷,具有优异的高温抗氧化性能.

参考文献

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