人工神经网络在钛合金表面Ni-SiC复合电镀工艺中的应用

发布时间：2018-08-22 08:09

【摘要】：采用复合电镀在钛合金表面制备了Ni-SiC复合镀层,并利用人工神经网络预测了复合电镀工艺参数对镀层组织结构的影响。结果表明:增加镀液中SiC颗粒含量和搅拌速率均会明显增加复合镀层中SiC的含量,从而增加镀层的硬度;增加阴极电流密度会增加镀层的生长速率,但过高的阴极电流密度导致镀层组织产生裂纹。采用人工神经网络模型对不同复合电镀工艺参数所制备的Ni-SiC复合镀层的厚度和硬度进行了预测,所获得的预测结果与实验结果吻合较好,偏差处于合理范围。
[Abstract]:Ni-SiC composite coating was prepared on titanium alloy surface by composite electroplating, and the influence of composite electroplating parameters on the microstructure of the coating was predicted by artificial neural network. The results show that increasing the content of SiC particles and stirring rate in the plating bath can increase the content of SiC and increase the hardness of the composite coating, and increase the cathodic current density will increase the growth rate of the coating. However, excessive cathodic current density leads to cracks in the coating structure. The thickness and hardness of Ni-SiC composite coatings prepared by different parameters of composite electroplating were predicted by artificial neural network model. The predicted results were in good agreement with the experimental results and the deviation was in a reasonable range.
【作者单位】： 渭南师范学院数理学院;渭南师范学院陕西省X射线检测与应用研发中心;自贡市高新技术创业服务中心;
【基金】：陕西省自然科学研究项目(2015KW-022) 渭南市自然科学项目(2015KYJ-2-4) 渭南师范学院科研项目(17ZRRC02)~~
【分类号】：TQ153.2

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本文编号：2196508