基于RBF神经网络的Ni-SiC镀层磨损量预测Forecast on wear mass loss of Ni-SiC coating based on RBF neural network
彭绪山;
摘要(Abstract)：
采用脉冲电沉积法在45#钢表面制备Ni-SiC镀层。建立RBF神经网络模型预测镀层磨损量,利用扫描电镜(SEM)及X线衍射仪(XRD)研究镀层表面形貌及物相组成。结果表明:采用RBF神经网络预测误差最大值与最小值,分别为2.94%和1.45%;当电流密度为2A/dm2、SiC粒子的质量浓度为7g/L、镀液温度为50℃,Ni-SiC镀层表面较为平整,犁沟较浅;Ni-SiC镀层中存在Ni、SiC两相。
关键词(KeyWords)： RBF神经网络;Ni-SiC镀层;磨损量
基金项目(Foundation): 浙江省教育厅科研项目(Y201225988);; 宁波市自然基金(201225988)
作者(Author): 彭绪山;
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DOI: 10.14024/j.cnki.1004-244x.20151028.002
参考文献(References)：
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