基于RBF神经网络的Ni-TiN纳米镀层腐蚀速率预测研究
Corrosion rate of Ni-TiN nanocoatings forecasted by RBF neural network作者机构:东北石油大学机械科学与工程学院黑龙江大庆163318
出 版 物:《兵器材料科学与工程》 (Ordnance Material Science and Engineering)
年 卷 期:2017年第40卷第3期
页 面:39-42页
核心收录:
学科分类:080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程(可授工学、理学学位)]
基 金:国家自然科学基金资助项目(51474072) 东北石油大学研究生创新科研项目(YJSCX2016-023NEPU)
主 题:RBF神经网络 Ni-TiN纳米镀层 腐蚀速率 表征
摘 要:采用电沉积法在T8钢试样表面制备Ni-TiN纳米镀层,在正交试验基础上,通过RBF神经网络对Ni-TiN纳米镀层的腐蚀速率进行预测研究。利用原子力显微镜、扫描电镜和X射线衍射仪对镀层腐蚀前后的表面形貌及镀层物相组成进行分析。结果表明:当TiN粒子质量浓度为9 g/L、镀液温度为40℃、电流密度为0.6 A/dm^2时,RBF神经网络预测的腐蚀速率为3.152 mg/m^2·h,而实测值为3.163 mg/m^2·h,相对误差仅为0.35%;镀层表面较平整,颗粒较细小。腐蚀实验后,镀层的腐蚀坑较小且无明显腐蚀产物,耐腐蚀性能良好。