BP神经网络预测脉冲电沉积Cu-SiC镀层镀速的研究

采用脉冲电沉积在A3钢表面制备Cu-SiC镀层,采用BP网络模型对脉冲电沉积Cu-SiC镀层的镀速进行预测研究。结果表明:本BP模型为3×9×1型神经网络模型,预测值与试验值曲线吻合较好;其相对误差较小,最大误差为2.7%,其相关系数为0.999,能较好地预测脉冲电沉积Cu-SiC镀层的镀速。     

射流电沉积Ni-SiC纳米镀层的腐蚀行为研究

为提高Ni-SiC纳米镀层的耐腐蚀性能,采用射流电沉积方法,在Q235钢基体表面制备Ni-SiC纳米镀层。利用FLUENT软件仿真不同喷嘴直径对喷射镀液的速度和动能参数影响,采用扫描电子显微镜、透射电镜、X射线衍射仪和电化学工作站对不同喷嘴直径下喷射电沉积制备Ni-SiC纳米镀层的表面形貌、显微组织、腐蚀行为进行研究。当喷嘴直径为8 mm时,喷射电沉积过程镀液的射流速度和动能较其他喷嘴直径下的大,最大射流速度和动能分别为113 m/s和543 J。此参数下制备的Ni-SiC纳米镀层具有致密、均匀的表面结构,大量SiC纳米颗粒嵌入Ni-SiC纳米镀层,Ni和SiC的平均粒径分别为342 nm和73 nm。结果表明:喷嘴直径对Ni-SiC纳米镀层的腐蚀性能影响较大;当喷嘴直径为8 mm时,Ni-SiC纳米镀层具有最佳的耐腐蚀性能。适宜的喷嘴直径,可提高镀液喷射速率和动能,从而提高Ni-SiC纳米镀层的耐腐蚀性能,得到的Ni-SiC纳米镀层与其他镀层相比组织结构更致密、均匀。     

BP神经网络预测脉冲电沉积Cu-SiC镀层镀速的研究

采用脉冲电沉积在A3钢表面制备Cu-SiC镀层。采用BP网络模型对脉冲电沉积Cu-SiC镀层的镀速进行预测研究。结果表明：本BP模型为3×9×1型神经网络模型,预测值与试验值曲线吻合较好;其相对误差较小,最大误差为2.7%,其相关系数为0.999,能较好地预测脉冲电沉积Cu-SiC镀层的镀速。     

基于RBF-BP算法的Ni-SiC镀层性能预测研究

采用磁场辅助喷射电沉积技术,在不同工艺条件下制备Ni-SiC复合镀层,通过构建4×4×4×7×10×1的RBF-BP复合神经网络模型预测Ni-SiC复合镀层耐蚀性.结果表明:RBF-BP复合神经网络的预测值与真实值拟合度为0.97497,高于单神经网络,表明复合神经网络能准确预测不同工艺参数下制备的Ni-SiC复合镀层耐蚀性.经复合神经网络预测,当电流密度为4 A/dm2、喷射速度为6 m/s、SiC粒子浓度为8 g/L、磁场强度为0.8 T时复合镀层腐蚀失重最低,复合镀层的耐蚀性最好.通过镀层表征研究分析可知,该条件下镀层晶粒显著细化,镀层表面较平滑,SiC纳米粒子复合量高且分布均匀.     

SiC纳米颗粒对脉冲电沉积Ni-SiC复合镀层性能的影响

采用脉冲电沉积方法制备Ni-SiC复合镀层,研究SiC纳米颗粒对Ni-SiC复合镀层的表面形貌、组织成分、显微硬度、耐磨性能及耐腐蚀性能的影响。结果表明,含有SiC纳米颗粒的复合镀层比未含SiC的表面结构更紧致,镍晶粒更细小,且镀层中SiC纳米颗粒的质量分数达到最大,为5.79%。Ni-SiC复合镀层表面与内部的显微硬度差异较小,相较于金属基体,复合镀层的显微硬度均有较大的提高。当磨损时间为10 min时,未含SiC纳米颗粒的复合镀层磨损量最多,为3.12 mg。当SiC粒子的质量浓度为3 g/L时,Ni-SiC复合镀层的平均显微硬度达到最大值,为600HV,磨损量达到最小值,为0.493 mg。Ni-SiC复合镀层在质量分数为3.5%的Na Cl溶液中的极化曲线形状相似,都没有钝化区域。当添加SiC粒子的质量浓度为3 g/L时,Ecorr向正移动达到最大值,为-0.441 V,Icorr达到最小值,为1.221×10-5A/cm2,表明Ni-SiC复合镀层的耐腐蚀性最好。     

汽车传动部件用40Cr钢表面Ni-nanoSiC复合镀层的制备

采用电沉积方法在汽车传动部件用40Cr钢表面制备Ni-nanoSiC复合镀层。以复合镀层中SiC质量分数和复合镀层的硬度作为指标,通过正交实验优化施镀工艺参数,得到最佳施镀工艺参数:搅拌速度为300 r/min、镀液中SiC颗粒质量浓度为20 g/L、温度为50℃、阴极电流密度为14 A/dm2。结果表明:采用最佳施镀工艺参数制备的Ni-SiC复合镀层表面平整、组织致密,其磨损机制为轻度磨粒磨损,平均摩擦因数约为0.45,低于40Cr钢的0.6;磨损量约为6.27 mg,相比40Cr钢约降低25.6%。Ni-nanoSiC复合镀层能够提供有效的防护,改善和提高40Cr钢的抗磨损性能。     

脉冲电沉积工艺参数对Ni-SiC复合镀层性能的影响

采用脉冲电沉积的方法,在20钢表面制备Ni-SiC复合镀层。利用显微硬度计和摩擦磨损试验机研究工艺参数对Ni-SiC复合镀层性能的影响规律,利用扫描电镜观察Ni-SiC复合镀层的表面形貌。结果表明,SiC粒子浓度、阴极电流密度、占空比等工艺参数对Ni-SiC复合镀层的性能和表面形貌有很大影响。当SiC质量浓度为8 g/L、电流密度为4 A/dm2、占空比为10%时,Ni-SiC复合镀层表面的颗粒相对较小,致密性好,镀层中大量均布着小颗粒的SiC粒子。     

金属镍-碳化硅纳米复合电镀工艺研究

采用复合电镀技术在炭素结构钢板的表面上制备高硬度的Ni-SiC纳米复合镀层,研究镍-碳化硅纳米复合电镀的工艺条件。结果表明,当阴极电流密度为2.56A/dm2,镀液中纳米碳化硅粉的质量浓度为20g/L,镀液的pH值为5.0,温度为50℃时,镀层生长良好,均匀细致平滑,镀层的显微硬度可达到950HV0.2,远高于普通纯镍镀层的硬度。     

Effect of pulse electrodeposifion parameters on the performance of Ni-SiC composite coatings

采用脉冲电沉积的方法,在20钢表面制备Ni-SiC复合镀层.利用显微硬度计和摩擦磨损试验机研究工艺参数对Ni-SiC复合镀层性能的影响规律,利用扫描电镜观察Ni-SiC复合镀层的表面形貌.结果表明,SiC粒子浓度、阴极电流密度、占空比等工艺参数对Ni-SiC复合镀层的性能和表面形貌有很大影响.当SiC质量浓度为8g/L、电流密度为4A/dm2、占空比为10％时,Ni-SiC复合镀层表面的颗粒相对较小,致密性好,镀层中大量均布着小颗粒的SiC粒子.     

超声-电沉积Ni-TiN纳米镀层制备及表征研究

通过超声-电沉积方法,在45钢基体表面制备Ni-TiN纳米镀层。利用扫描电镜、X射线衍射仪、显微硬度及电化学工作站对Ni-TiN镀层的表面形貌、显微硬度以及耐腐蚀性能进行研究。结果表明:当超声波功率为200 W时,镀层表面颗粒组织进一步细化,且起伏较小,表面较为平整,其显微硬度达到最大值,为735.7HV;采用超声波功率为100 W和200 W制备的Ni-TiN纳米镀层,其腐蚀电流分别为1.549×10-4A/cm~2和6.368×10-5A/cm~2,TiN粒子平均粒径分别为83.1 nm和69.8 nm。     

热处理对Ni-SiC镀层表面形貌和性能的影响

采用直流电镀、脉冲电镀和超声波-脉冲电镀方法制备Ni-SiC镀层,研究热处理温度对Ni-SiC镀层表面形貌、显微硬度以及电化学腐蚀性能的影响。结果表明：经过200 ℃的热处理后,超声波-脉冲电镀法获得的镀层,其金属晶粒最细密,镀层表面更加光滑;热处理温度在300 ℃,直流电镀法、脉冲电镀法和超声波-脉冲电镀法制备的镀层显微硬度达到最大值,分别为884HV,902HV,915HV;超声波-脉冲电镀法制备的Ni-SiC镀层耐腐蚀性能最好,而直流电镀法制备的镀层耐腐蚀性能最差。     

脉冲电镀Ni-SiC镀层及其表征

采用脉冲电镀的方法制得Ni-SiC镀层,研究电参数和热处理温度对Ni-SiC镀层表面形貌、显微硬度及结合力的影响。结果表明：在适宜的脉冲电流作用下,镀层组织得到进一步细化,镀层中的SiC颗粒含量增加,从而获得细密、平整的镀层;热处理温度对Ni-SiC镀层的显微硬度和结合力有较大影响,当热处理温度为300 ℃,脉冲电镀制备的3种镀层显微硬度达到最大值,分别为880HV,903HV,896HV;镀层的结合力达到最大值,分别为76,78,77 N。     

铸铁件的镍-磷合金化学镀工艺及性能研究

对铸铁件进行镍-磷化学镀以提高其耐蚀性能。对镀层的成分分布、表面形貌、镀层硬度及硬度随回火温度的变化、镀层与基体的结合强度及镀层的耐蚀性进行了研究。结果表明:镀层磷含量为6%～8%,属中磷镀层;镀后,试样表面硬度得到大的提高,热处理可进一步提高表面硬度。镀层均匀、致密、孔隙率低且与基体结合牢固;划痕试验中当施加的法向力超过60N时,涂层与基体间才有裂纹产生:电化学极化试验结果表明,化学镀后,铸铁的抗腐蚀能力获得很大的提高,腐蚀率从6.337E-2mm/a减少到1.914E-2mm/a。     

超声波-机械搅拌-化学镀Ni-P-SiC镀层表面形貌研究

采用超声波和机械搅拌相结合方法,在45钢表面化学镀Ni-P-SiC层。利用扫描电镜对Ni-P-SiC镀层进行表面形貌分析,结果表明:采用机械搅拌-化学镀,当搅拌速率为300 r/min,Ni-P-SiC镀层表面变得较为光滑、平整,胞状组织也细小,表面致密;采用超声波搅拌-化学镀,当超声波功率为200 W,SiC颗粒在镀层中的分散性较好,镀层较致密;采用超声波-机械搅拌-化学镀,施加超声波功率为200 W和机械搅拌速率为300 r/min的复合搅拌作用,可获得表面光滑、平整,且孔隙率和胞状组织细小的Ni-P-SiC镀层。     

基于神经网络的RE-Ni-Cu合金铸铁腐蚀性能预测

通过动态质量损失法腐蚀试验获取RE-Ni-Cu合金铸铁在高温浓碱液中的实测腐蚀深度,并将其作为样本数据用于BP神经网络的训练和验证;利用MATLAB的工具箱函数分别建立拓扑结构为4×15×1和4×15×8×1的BP神经网络,并对两个网络模型进行比较研究。结果表明,在样本集和训练条件下,4层BP网络的预测精度明显高于3层BP网络,可用于RE-Ni-Cu合金铸铁在高温浓碱液腐蚀系统中的腐蚀性能预测。     

SiC粒度对磁力搅拌-化学沉积Ni-P-SiC镀层的影响

用磁力搅拌-化学沉积方法在45钢表面制备Ni-P-SiC镀层,研究镀液中SiC颗粒粒度对镀层表面形貌、显微硬度及耐磨性能的影响。结果表明：随着SiC颗粒的粒度逐渐减小,镀层的平整度和致密性增加,SiC颗粒团聚现象越来越不明显;当SiC粒度为0.2 μm,Ni-P-SiC镀层表面均匀分散着微小的SiC颗粒,镀层平整、致密,平均显微硬度为853.4HV;当SiC粒度为1,2 μm,最大硬度差分别为25.8HV和40.5HV。随着磨损时间的增加,含有SiC粒度0.2 μm的Ni-P-SiC镀层的磨损量缓慢增加,而SiC粒度为2,1 μm的Ni-P-SiC镀层的磨损量急剧增加。     

有氧烧结Ni60/WC合金涂层的组织和性能

在有氧烧结条件下,在45钢基体上制备Ni60/WC自熔合金涂层。利用XRD、SEM、EDS等对涂层的组织和性能进行分析。结果表明:涂层中主要有γ-(Ni,Fe)、WC、(Cr,Ni)23C6、Co3W3C、Ni2B等相组成,涂层平均显微硬度为918.4HV0.1;在磨粒磨损条件下,磨损率为1.47×10-2 cm3/h;过渡层的显微硬度从918.4HV0.1至220HV0.1呈梯度分布,宽度约为0.30mm。