论文摘要
采用复合电镀工艺制备了Cu-Al2O3复合镀层。用X射线衍射仪表征了镀层的微观结构,计算出平均晶粒尺寸,并用维氏硬度计测量了镀层的显微硬度。将电流密度和镀液中Al2O3微粒的质量浓度作为输入变量,并将镀层的平均晶粒尺寸和显微硬度作为输出结果,建立了RBF神经网络。仿真结果表明:RBF神经网络具有较强的预测能力,其预测结果与实测结果较为接近,平均误差约为0.15%,为Cu-Al2O3复合电镀工艺优化提供了参考。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 贾凌杉
关键词: 神经网络,复合电镀工艺,显微硬度,预测结果,实测结果
来源: 电镀与环保 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 无机化工,电力工业
单位: 河北环境工程学院
基金: 秦皇岛市重点研发计划科技支撑项目(201703A024)
分类号: TQ153
页码: 21-23
总页数: 3
文件大小: 439K
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