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基于BP神经网络的Ni-Al2O3镀层粒子复合量预测研究

王金东 , 赵岩 , 高媛媛 , 曹阳 , 夏法锋

功能材料 doi:10.3969/j.issn.1001-9731.2016.01.048

采用超声波辅助电沉积法在A3钢表面制备了Ni-Al2O3镀层,通过BP神经网络对不同工艺参数下制备镀层的Al2O3粒子复合量进行预测,最后利用透射电镜(TEM)观察镀层结构组织.结果表明,该BP神经网络结构为3×8×1时,其预测值与真实值的拟合度R=0.9991,相对误差的最大值与最小值分别为1.71%与0.74%.TEM分析表明,当Al2O3粒子浓度9 g/L,电流密度3 A/dm2,温度40℃时,Ni-Al2O3镀层组织较为紧密,其平均粒径约为20 nm.

关键词: BP神经网络 , Ni-Al2O3镀层 , 粒子复合量

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