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电沉积工艺参数对Ni-TiN-CeO_2二元纳米复合镀层中粒子复合量的影响
被引量：
13
1
作者
吴蒙华
刘娜娜
李智
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第19期2657-2660,2665,共5页
采用超声-脉冲电沉积法制备了Ni-TiN-CeO2二元纳米复合镀层,研究了工艺参数对镀层中CeO2及TiN粒子复合量的影响,并对镀层的表面形貌及成分进行了测试和分析。结果表明,超声-脉冲电沉积Ni-TiN-CeO2纳米复合镀层的最佳工艺参数为阴极电流...
采用超声-脉冲电沉积法制备了Ni-TiN-CeO2二元纳米复合镀层,研究了工艺参数对镀层中CeO2及TiN粒子复合量的影响,并对镀层的表面形貌及成分进行了测试和分析。结果表明,超声-脉冲电沉积Ni-TiN-CeO2纳米复合镀层的最佳工艺参数为阴极电流密度4A/dm2,TiN粒子添加量15g/L,CeO2粒子添加量40g/L,正向脉冲占空比20%,超声波功率180W。在该工艺条件下,可获得CeO2质量分数为3.3%、TiN质量分数为4.4%的Ni-TiN-CeO2二元纳米复合镀层。同时,TiN与CeO2二元纳米粒子的加入,充分发挥了两种纳米粒子复合的协同效应,优化了粒子与基质金属的共沉积方式,大大改善了镀层质量。
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关键词
脉冲电沉积
超声波
Ni-TiN-CeO2
二元纳米
复合
镀层
粒子复合量
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职称材料
基于BP神经网络的Ni-Al_2O_3镀层粒子复合量预测研究
被引量：
7
2
作者
王金东
赵岩
+2 位作者
高媛媛
曹阳
夏法锋
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期1226-1228,共3页
采用超声波辅助电沉积法在A3钢表面制备了Ni-Al_2O_3镀层,通过BP神经网络对不同工艺参数下制备镀层的Al_2O_3粒子复合量进行预测,最后利用透射电镜(TEM)观察镀层结构组织。结果表明,该BP神经网络结构为3×8×1时,其预测值与真...
采用超声波辅助电沉积法在A3钢表面制备了Ni-Al_2O_3镀层,通过BP神经网络对不同工艺参数下制备镀层的Al_2O_3粒子复合量进行预测,最后利用透射电镜(TEM)观察镀层结构组织。结果表明,该BP神经网络结构为3×8×1时,其预测值与真实值的拟合度R=0.9991,相对误差的最大值与最小值分别为1.71%与0.74%。TEM分析表明,当Al_2O_3粒子浓度9g/L,电流密度3A/dm2,温度40℃时,Ni-Al_2O_3镀层组织较为紧密,其平均粒径约为20nm。
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关键词
BP神经网络
Ni-Al2O3镀层
粒子复合量
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职称材料
题名
电沉积工艺参数对Ni-TiN-CeO_2二元纳米复合镀层中粒子复合量的影响
被引量：
13
1
作者
吴蒙华
刘娜娜
李智
机构
大连大学机械工程学院
出处
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第19期2657-2660,2665,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50975034)
辽宁省科技计划资助项目(2010223006)
文摘
采用超声-脉冲电沉积法制备了Ni-TiN-CeO2二元纳米复合镀层,研究了工艺参数对镀层中CeO2及TiN粒子复合量的影响,并对镀层的表面形貌及成分进行了测试和分析。结果表明,超声-脉冲电沉积Ni-TiN-CeO2纳米复合镀层的最佳工艺参数为阴极电流密度4A/dm2,TiN粒子添加量15g/L,CeO2粒子添加量40g/L,正向脉冲占空比20%,超声波功率180W。在该工艺条件下,可获得CeO2质量分数为3.3%、TiN质量分数为4.4%的Ni-TiN-CeO2二元纳米复合镀层。同时,TiN与CeO2二元纳米粒子的加入,充分发挥了两种纳米粒子复合的协同效应,优化了粒子与基质金属的共沉积方式,大大改善了镀层质量。
关键词
脉冲电沉积
超声波
Ni-TiN-CeO2
二元纳米
复合
镀层
粒子复合量
Keywords
pulse electrodeposition
ultrasound
Ni-TiN-CeO2
binary nanocomposite coatings
particle contents
分类号
TQ153 [化学工程—电化学工业]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的Ni-Al_2O_3镀层粒子复合量预测研究
被引量：
7
2
作者
王金东
赵岩
高媛媛
曹阳
夏法锋
机构
东北石油大学机械科学与工程学院
中国石油管道大庆输油气分公司
出处
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期1226-1228,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(51474072)
中国博士后科学基金资助项目(2015M581425)
文摘
采用超声波辅助电沉积法在A3钢表面制备了Ni-Al_2O_3镀层,通过BP神经网络对不同工艺参数下制备镀层的Al_2O_3粒子复合量进行预测,最后利用透射电镜(TEM)观察镀层结构组织。结果表明,该BP神经网络结构为3×8×1时,其预测值与真实值的拟合度R=0.9991,相对误差的最大值与最小值分别为1.71%与0.74%。TEM分析表明,当Al_2O_3粒子浓度9g/L,电流密度3A/dm2,温度40℃时,Ni-Al_2O_3镀层组织较为紧密,其平均粒径约为20nm。
关键词
BP神经网络
Ni-Al2O3镀层
粒子复合量
Keywords
BP neural network
Ni-Al2O3 coating
particle content
分类号
TQ153.19 [化学工程—电化学工业]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电沉积工艺参数对Ni-TiN-CeO_2二元纳米复合镀层中粒子复合量的影响
吴蒙华
刘娜娜
李智
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BP神经网络的Ni-Al_2O_3镀层粒子复合量预测研究
王金东
赵岩
高媛媛
曹阳
夏法锋
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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