基于T-S模糊神经网络模型的Co-WC复合镀层磨损量的预测

摘要

在高速钢(W18Cr4V基体上)表面,运用脉冲电沉积技术制取Co-WC镀层.建立T-S模糊神经网络模型预测镀层磨损量.利用SEM以及XRD研究镀层形貌及物相组成.试验表明:T-S模型的模糊神经网络能较好的预测Co-WC复合镀层磨损量.当WC粒子含量30 g/L、施镀温度50℃、电流密度3.5 A·dm-2、pH值5、搅拌速率500 r·min-1,稀土CeO2含量10 g/L,Co-WC复合镀层表面平整,晶粒细化,改善了Co-WC复合镀层的性能.