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Surface Modification of AH36 Steel Using eni-p-nano TiO2 composite coatings Through ANN-Based Modelling and prediction

引用

Journal of Marine Science and Application 2022年第3期21卷 193-203页

作者： R Anthoni Sagaya Selvan Dinesh G.Thakur M.Seeman Mahesh Naik Department of Mechanical Engineering DIAT(DU)Pune-411025India Centre for Materials Joining and Research(CEMAJOR) Department of Manufacturing EngineeringAnnamalai UniversityAnnamalai Nagar-608002India

This study aims to analyse and forecast the significance of input process parameters to obtain a better eni-p-TiO_(2) coated surface using artificial neural networks(ANN).By varying the four process parameters with the Taguchi L9 design,fortyfive numbers of AH36 steel specimens are coated with eni-p-TiO_(2) composites,and their microhardness values are *** ANN model was formulated using the input and output data obtained from the 45 *** optimal design was developed based on mean squared error(MSE)and R2 *** experimentally measured values were compared with their predicted values to determine the ANN model’s *** efficiency of the ANN model is evaluated with an R2 value of 0.959 and an MSE value of *** authors have concluded that the developed model is suitable for designing and predicting eni-p-TiO_(2) composite coatings to avoid extensive experimentation with economic *** Electron Microscope(SEM)and X-ray diffraction analysis(XRD)are also utilised to compare the base metal and optimal coated surface.

关键词： AH36 steel eni-p-nanotio2 composite coatings Artificial neural networks Taguchi DOE Microhardness Mean squared error

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