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用BP神经网络模型预测Ni-TiN镀层的耐腐蚀性能
被引量：
6
1
作者
靳红梅
肖国荣
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第13期13079-13081,共3页
采用脉冲电沉积方法,在45钢表面制备NiTiN镀层。采用X射线衍射仪和扫描电镜对Ni-TiN镀层进行组织结构和表面形貌分析,利用BP神经网络模型对Ni-TiN镀层的耐腐蚀性能进行预测。结果表明,在Ni-TiN镀层中存在Ni和TiN相。衍射角2θ=44.80,52...
采用脉冲电沉积方法,在45钢表面制备NiTiN镀层。采用X射线衍射仪和扫描电镜对Ni-TiN镀层进行组织结构和表面形貌分析,利用BP神经网络模型对Ni-TiN镀层的耐腐蚀性能进行预测。结果表明,在Ni-TiN镀层中存在Ni和TiN相。衍射角2θ=44.80,52.23和76.75°分别对应于镍晶面的(111)、(200)和(220);而衍射角2θ=36.63,42.62和61.79°则分别对应于TiN晶面的(111)、(200)和(220)。在TiN粒子浓度一定时,大电流密度和小占空比脉冲电沉积可获得表面致密、光滑,腐蚀坑较小的镀层。3×8×1型神经网络模型的预测结果与实测结果相差不大,最大误差为4.1%。
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关键词
BP神经网络模型
预测
ni
-
tin
镀层
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职称材料
题名
用BP神经网络模型预测Ni-TiN镀层的耐腐蚀性能
被引量：
6
1
作者
靳红梅
肖国荣
机构
西安科技大学计算机科学与技术学院
广东金融学院计算机科学与技术系
出处
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第13期13079-13081,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(59493300)
教育部博士点基金资助项目(9800462)
文摘
采用脉冲电沉积方法,在45钢表面制备NiTiN镀层。采用X射线衍射仪和扫描电镜对Ni-TiN镀层进行组织结构和表面形貌分析,利用BP神经网络模型对Ni-TiN镀层的耐腐蚀性能进行预测。结果表明,在Ni-TiN镀层中存在Ni和TiN相。衍射角2θ=44.80,52.23和76.75°分别对应于镍晶面的(111)、(200)和(220);而衍射角2θ=36.63,42.62和61.79°则分别对应于TiN晶面的(111)、(200)和(220)。在TiN粒子浓度一定时,大电流密度和小占空比脉冲电沉积可获得表面致密、光滑,腐蚀坑较小的镀层。3×8×1型神经网络模型的预测结果与实测结果相差不大,最大误差为4.1%。
关键词
BP神经网络模型
预测
ni
-
tin
镀层
Keywords
BP
artificial
neural
network
prediction
ni
-
tin
composite
coatings
分类号
TG174 [金属学及工艺—金属表面处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用BP神经网络模型预测Ni-TiN镀层的耐腐蚀性能
靳红梅
肖国荣
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
6
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职称材料
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