李昂
,
朱永永
,
许秀英
,
杨蕊
功能材料
doi:10.3969/j.issn.1001-9731.2015.04.026
为提高煤矿巷道锚杆的耐磨性能,延长其使用寿命,利用脉冲电沉积法,在 Q235锚杆表面沉积获得 Ni-TiN 涂层.采用扫描电镜(SEM)和磨损实验机等研究 Ni-TiN 涂层的组织结构和耐磨性能,并利用BP 神经网络模型对 Ni-TiN 涂层的耐磨性能进行预测研究.结果表明,该 BP 神经网络模型结构为3×8×1,其实验值与预测值的拟合相似度 R ＝0．9994,最大相对误差为1．56％,最小相对误差为0．83％.SEM 分析表明,当采用电流密度4．5 A/dm2、脉冲占空比30％及 TiN 粒子悬浮量6 g/L 时,Ni-TiN 涂层的磨损量较小.
关键词:
锚杆
,
BP 模型
,
Ni-TiN 涂层
,
预测
彭绪山
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李永平
,
章晓敏
,
王水
人工晶体学报
采用磁场电沉积方法在40Cr钢表面制备了Ni-TiN镀层,并在正交实验的基础上建立了BP神经网络模型对镀层腐蚀速率进行预测,最后利用扫描电镜、X射线衍射仪以及显微电子天平对镀层的表面形貌、组分以及腐蚀速率进行分析和研究.结果表明,当工艺组合为A2B2C3D1,即TiN粒子浓度6 g/L,磁场强度0.4T,占空比50％,电流密度0.5 A/dm2时,Ni-TiN镀层经腐蚀后表面较为平整,凸起状物质较少.BP神经网络模型能够较好的模拟Ni-TiN镀层腐蚀速率,腐蚀速率最小值仅为2.134 mg/m·h,因此也证明了BP神经网络的可靠性.经XRD分析,Ni-TiN镀层存在Ni、TiN两相.
关键词:
BP神经网络
,
Ni-TiN镀层
,
腐蚀速率
,
磁场电沉积
户志宇
,
郑涛
,
张磊
,
刘超
,
战中学
兵器材料科学与工程
在45钢表面脉冲电沉积Ni-TiN镀层.利用原子吸收分光光度计(AAS)、扫描电镜(SEM)和显微硬度计研究电流密度对Ni-TiN镀层TiN粒子含量、微观组织及显微硬度的影响.结果表明:随着电流密度的增加,镀层中TiN粒子的含量先增大后减少;当电流密度为7 A/dm2,TiN粒子含量达到最大值,为9.89％;电流密度为5～7 A/dm2,随着电流密度的增加,Ni-TiN镀层表面颗粒逐渐细化.Ni-TiN镀层的显微硬度随着电流密度的增大先增加后降低,电流密度为7A/dm2时显微硬度达到最大值,为844.5HV.
关键词:
电流密度
,
Ni-TiN镀层
,
影响
