基于BP神经网络模型的Ni-TiN镀层耐磨性预测研究

采用超声电沉积方法,在C470型压缩机阀片表面制备Ni-TiN镀层.利用扫描电镜、X射线衍射仪和摩擦磨损试验机研究Ni-TiN镀层表面形貌、组织结构及耐磨性,并采用BP神经网络模型预测Ni-TiN镀层的磨损量.结果表明,BP神经网络模型的最佳结构组成为3×9×l,其预测值与实验值的拟合度R=0.99938,相对误差最大值与最小值分别为1.67;和0.63;.当TiN粒子浓度为8 g/L、超声波功率180 W、电流密度4 A/dm2时,Ni-TiN镀层表面犁沟较浅,磨损量较小.Ni-TiN镀层中存在Ni和TiN相,镍的衍射峰分别位于44.82°、52.22°和76.78°,TiN的衍射峰分别位于38.48°、42.82°和66.54°.     

基于RBF神经网络的Ni-TiN镀层耐蚀性能预测研究

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.     

超声辅助脉冲电沉积Ni-TiN复合镀层制备工艺研究

采用超声辅助脉冲电沉积方法在45#钢表面制备NI-TiN复合镀层..利用X射线衍射仪(XRD)对复合镀层的物相组成进行检测分析,并利用原子力显微镜(AFM)、透射电镜(TEM)对Ni-TiN复合镀层的立体表面形貌及晶粒的分布进行观察分析.结果表明:当超声波功率为300 W时,所制备的Ni-TiN纳米复合镀层衍射峰强度最高,且含有Ni、TiN两相,Ni晶粒得到显著细化,TiN纳米颗粒分布较为均匀,无显著团聚现象发生.     

基于BP神经网络的Ni-Si3N4复合镀层工艺-性能模型预测

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.     

钻井泥浆泵活塞表面多场耦合电沉积Ni-TiN纳米镀层研究

采用多场耦合电沉积方法,在钻井泥浆泵活塞表面制备Ni-TiN纳米镀层.利用X射线衍射仪(XRD)、原子力显微镜(AFM)、摩擦磨损试验机对Ni-TiN纳米镀层微观组织结构和耐磨性能进行研究.XRD分析表明,在钻井泥浆泵活塞试样表面存在金属镍晶粒和TiN粒子.当复合镀液中TiN粒子为6g/L时,Ni-TiN纳米镀层中镍晶粒和TiN粒子的平均粒径分别为65.5 nm和38.6 nm.AFM分析表明,当TiN粒子浓度为6g/L时,镀层表面镍晶的平均粒径最小,其均方根表面粗糙度(RMS)为44.077 nm.摩擦磨损实验测试表明,当复合镀液中TiN粒子为6g/L时,Ni-TiN纳米镀层的磨损量和摩擦系数都最小,其最小磨损量和摩擦系数分别为34.7 mg和0.44.     

脉冲占空比对Ni-TiN镀层组织及其耐磨性能的影响

采用磁场-电沉积方法在40Cr钢表面制得Ni-TiN复合镀层.利用扫描电镜(SEM)、显微硬度计、X射线衍射仪(XRD)及磨损试验机等对Ni-TiN镀层的表面形貌、显微硬度、织构和耐磨性能进行研究.结果表明,脉冲占空比为50;时,镀层表面镍晶粒平均粒径65.3 nm,且镀层中TiN粒子复合量较多.随着脉冲占空比的增加,Ni-TiN镀层的显微硬度先增加后降低.脉冲占空比为50;时,Ni-TiN镀层的显微硬度达到最大值934 Hv,其磨损量和平均摩擦系数分别为28.5 mg和0.43.     

基于AR模型的Ni-TiN复合镀层TiN粒子复合量预测研究

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;.     

基于改进BP神经网络算法的激光晶体生长控制研究

针对激光晶体生长后期晶体生长炉温度上漂导致晶体不能维持等径生长的问题,采用一种基于自适应学习率优化算法改进BP神经网络与经典PID控制技术相结合的方法应用到晶体生长控制过程中,通过改进的BP神经网络的自学习以及调整加权系数,实现一种由BP神经网络整定的最佳PID控制.通过MATLAB/Simulink仿真对比表明,改进的BP神经网络PID控制算法较传统PID控制方法具有较好的控制性能和鲁棒性,能够有效克服晶体生长炉的温漂问题,更好地保持晶体等径生长,提高了控制精度.     

基于AR模型的Ni-Al2O3复合镀层显微硬度预测

采用磁场电沉积方法在45钢表面制备了Ni-Al2O3复合镀层,用扫描电镜、显微硬度计等仪器对复合镀层表面及显微硬度进行检测.最后用AR模型对Ni-Al2O3复合镀层显微硬度进行预测.结果表明,当磁场强度0.3T,Al2O3粒子浓度8 g/L,电流密度1.5 A/dm2时,Ni-Al2O3复合镀层表面较为平整,镀层缺陷较少.AR模型能够较好的预测Ni-Al2O3复合镀层显微硬度,最大相对误差仅为1.9;.     

基于第一性原理与BP神经网络的V掺杂TiO2光电性质研究

通过采用密度泛函理论第一性原理计算,主要研究不同浓度下V掺杂TiO2的结构、能带、电导率、反射和吸收率的变化.建立本征TiO2和VxTi1-xO2(x=0.0625,0.125,0.1875)的掺杂模型,掺杂体系具有较高的电导率且具有N型半导体特征.通过BP神经网络对模型的能带结果进行训练,训练的模型数据结果发现掺杂后具有较高的电导率,禁带宽度明显降低.综合以上结果,在x=0.1875时实现最佳电导率和光学性能.     

用BP神经网络模型预测Ni-Al2O3复合涂层Al2O3粒子复合量研究

运用人工神经网络技术建立一个结构为4×9×1型的BP神经网络模型,用该模型对Ni-Al2O3复合涂层中Al2O3复合量进行预测研究,并用XRD衍射仪和原子力显微镜(AFM)对Ni-Al2O3复合涂层的Al2O3复合量和立体形貌进行分析.结果表明,当隐含层数为9个时,BP神经网络的均方根误差最小(1.13;),BP神经网络的拟合相似度R=0.99937,这表明BP神经网络模型能够较好的预测涂层Al2O3复合量.当占空比60;、阴极电流密度4 A/dm2、pH值4、镀液温度55 ℃时,Ni-Al2O3复合涂层结构密实,结晶细致.     

基于NARX动态神经网络直拉硅单晶直径预测模型

直拉法在制备硅单晶的过程中存在机理假设多、多场耦合下边界条件不明确和化学变化交错且相互影响等问题,导致无法建立准确的机理模型用于硅单晶生长过程控制。针对此问题,本文以单晶炉拉晶车间的大量晶体生长数据为基础,基于互信息理论提出的最大信息系数(MIC)算法,对与晶体直径相关的特征参数进行分析,然后基于带外源输入的非线性自回归(NARX)动态神经网络,建立多输入单输出的等径阶段晶体直径预测模型,并对三台单晶炉拉晶数据进行直径预测,预测的平均均方误差值为0.000 774。最后将NARX动态神经网络同反向传播(BP)神经网络进行对比分析,验证了该模型的优越性。结果表明,NARX动态神经网络为晶体直径的控制提供了一种更准确的辨识模型。     

Ca0.6Mg0.4Zr4(PO4)6涂层改善堇青石陶瓷

本文采用溶胶-凝胶法和浸渍涂覆技术在致密堇青石陶瓷表面制备了Ca0.6Mg0.4Zr4(PO4)6(C0.6M0.4ZP) 涂层,采用XRD、SEM等分析手段研究了涂层的相组成和微观结构,并通过分别测定涂覆和未涂覆涂层试样在1000℃下受腐蚀后的质量损失和强度变化,对涂层的耐碱腐蚀性能进行了表征.结果表明,在堇青石表面制备的涂层均匀致密,由单相的C0.6M0.4ZP组成.SEM分析表明涂层与堇青石基体间结合良好.C0.6M0.4ZP涂层具有较好的耐碱腐蚀性能,可显著提高堇青石陶瓷的高温耐碱腐蚀性能.