基于RBF神经网络的Ni-SiC镀层磨损量预测

来源期刊：兵器材料科学与工程2015年第6期

论文作者：彭绪山

文章页码：68 - 70

关键词：RBF神经网络;Ni-SiC镀层;磨损量;

摘    要：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。