基于BP神经网络的45#钢表面沉积层的探究

摘要：

本文以BP神经网络为基础工具,利用WC-8％Co电极在基体45#钢表面进行电火花沉积形成的WC-8％Co沉积层,建立了沉积时间、输出电压、输出频率、输出电容四个主要工艺参数与涂层厚度和硬度之间的数学关系模型,通过正交实验得到的试验数据与预测值非常接近,验证了该模型的可预测性.同时在网络模型基础上通过已知的涂层厚度和硬度以及部分的工艺参数,推测出其余工艺参数的反计算方法.结果表明,就涂层厚度而言沉积时间对涂层厚度的影响最大,输出频率的影响较小,沉积得到的厚度最大工艺参数为:80 V、9min、2 500 Hz、240 μF;就硬度而言沉积时间对涂层显微硬度影响最大,同样的输出频率对硬度的影响较小,最佳工艺参数为:80 V、3min、3 000Hz、180 μF.

关键词：BP神经网络、WC-8％Co沉积层、45#钢、工艺参数

所属期刊栏目：30

在线出版日期：2013-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：204-209