| 基于BP神经网络的Ni-TiN镀层腐蚀速率预测研究 |
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| 引用本文： | 彭绪山,李永平,章晓敏,王水.基于BP神经网络的Ni-TiN镀层腐蚀速率预测研究[J].人工晶体学报,2016,45(10):2556-2560. |
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| 作者姓名： | 彭绪山 李永平 章晓敏 王水 |
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| 作者单位： | 宁波大红鹰学院信息工程学院,宁波,315175 |
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| 基金项目： | 宁波市科技富民项目(2016C10056)，浙江省自然科学基金硬目(LQ13F010004)，浙江省公益科技项目(2014C31162)，宁波大红鹰学院校级科研项目(1320133017) |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | BP神经网络 Ni-TiN镀层 腐蚀速率 磁场电沉积 |
Prediction on Corrosion Rate of Ni-TiN Coatings by BP Neural Network |
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| PENG Xu-shan,LI Yong-ping,ZHANG Xiao-min,WANG Shui.Prediction on Corrosion Rate of Ni-TiN Coatings by BP Neural Network[J].Journal of Synthetic Crystals,2016,45(10):2556-2560. |
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| Authors: | PENG Xu-shan LI Yong-ping ZHANG Xiao-min WANG Shui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | BP neural network Ni-TiN coating corrosion rate magnetic field electrodeposition |
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