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基于RBF神经网络的Ni-TiN纳米镀层腐蚀速率预测研究

夏法锋贾婉春赵丹马春阳田济语

东北石油大学机械科学与工程学院

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。
  • DOI:

    10.14024/j.cnki.1004-244x.20170503.009

  • 专辑:

    理工B(化学化工冶金环境矿业); 理工C(机电航空交通水利建筑能源)

  • 专题:

    金属学及金属工艺

  • 分类号:

    TG174.4

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