夏法锋
,
田济语
,
朱永永
,
马春阳
人工晶体学报
采用磁场-电沉积方法在40Cr钢表面制得Ni-TiN复合镀层.利用扫描电镜(SEM)、显微硬度计、X射线衍射仪(XRD)及磨损试验机等对Ni-TiN镀层的表面形貌、显微硬度、织构和耐磨性能进行研究.结果表明,脉冲占空比为50％时,镀层表面镍晶粒平均粒径65.3 nm,且镀层中TiN粒子复合量较多.随着脉冲占空比的增加,Ni-TiN镀层的显微硬度先增加后降低.脉冲占空比为50％时,Ni-TiN镀层的显微硬度达到最大值934 Hv,其磨损量和平均摩擦系数分别为28.5 mg和0.43.
关键词:
脉冲占空比
,
Ni-TiN复合镀层
,
表面形貌
,
耐磨性能
吴蒙华
,
雪金海
,
夏法锋
,
刘兰波
稀有金属材料与工程
为了掌握不同试样Ni-TiN复合镀层中纳米TiN粒子复合量变化趋势,采用时间序列分析方法对复合镀层中纳米TiN粒子复合量建立AR模型,利用该模型对其复合量变化趋势进行预测分析,并把预测值与实验测试结果进行比较.结果表明,可根据该模型预测Ni-TiN复合镀层中纳米TiN粒子复合量,预测效果较好,平均误差为5.2884%.
关键词:
Ni-TiN复合镀层
,
纳米TiN粒子复合量
,
AR模型
邓秋香
,
王俊荣
人工晶体学报
采用脉冲电沉积方法在40Cr钢表面制备Ni-TiN复合镀层,并以TiN粒子浓度、电流密度以及占空比为输入层,以Ni-TiN复合镀层腐蚀量为输出层,建立RBF神经网络模型,对镀层腐蚀量进行预测研究,最后利用扫描电镜观察不同工艺参数下镀层表面形貌.结果表明,RBF神经网络对镀层腐蚀量有较强的预测能力,其预测值与实验值相对误差最小仅为0.73％;SEM分析表明,当TiN粒子浓度10 g/L,电流密度5 A/dm2,占空比60％时,Ni-TiN复合镀层经腐蚀后表面较为平整,腐蚀坑较少,耐腐蚀性能较好.
关键词:
RBF神经网络
,
Ni-TiN复合镀层
,
腐蚀量
