基于BP神经网络的Ni-TiN镀层腐蚀速率预测研究.pdf

【基于BP神经网络的Ni-TiN镀层腐蚀速率预测研究】 本文主要探讨了使用BP神经网络技术预测Ni-TiN镀层腐蚀速率的研究。Ni-TiN镀层因其出色的硬度、耐磨性和耐腐蚀性在工业应用中具有广泛的用途。通过在镀液中添加第二相粒子，可以进一步提升镀层的综合力学性能。BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用的监督式学习算法，特别适合处理非线性的复杂数据建模任务，如预测腐蚀速率。 研究人员采用磁场电沉积方法在40Cr钢表面制备Ni-TiN镀层。这一过程利用磁场影响电沉积过程，以控制镀层的特性。通过正交实验设计，他们系统地调整了镀层制备的工艺参数，包括TiN粒子浓度、磁场强度、占空比和电流密度，以探索这些参数对腐蚀速率的影响。 实验结果显示，当TiN粒子浓度为6 g/L，磁场强度为0.4特斯拉，占空比为50%，电流密度为0.5 A/dm²时，Ni-TiN镀层在腐蚀后的表面最为平整，且凸起物质最少，这表明这种工艺组合有利于降低腐蚀速率。通过对腐蚀后的镀层进行扫描电镜（SEM）观察，可以清晰地看到其表面特征。X射线衍射（XRD）分析证实，Ni-TiN镀层由Ni和TiN两种相组成，这有助于理解镀层的结构与性能关系。 BP神经网络模型被用来模拟和预测Ni-TiN镀层的腐蚀速率。通过训练和优化网络，研究人员发现该模型能有效地预测腐蚀速率，最小预测值仅为2.134 mg/m²·h，这证明了BP神经网络在腐蚀速率预测中的可靠性和准确性。通过对比实验数据和模型预测，可以更好地理解镀层腐蚀机理，并为优化镀层工艺提供理论支持。 这项研究利用BP神经网络对Ni-TiN镀层的腐蚀速率进行了科学建模，揭示了工艺参数与腐蚀性能之间的关系。这种方法为材料科学领域的腐蚀防护提供了新的工具和思路，对于提升Ni-TiN镀层的耐腐蚀性能以及优化镀层制备工艺具有重要意义。未来的研究可能进一步扩展到其他金属镀层系统，或结合深度学习等更先进的机器学习技术，以提高预测精度和理解复杂腐蚀现象。