基于TS模糊神经网络模型的CoWC复合镀层磨损量的预测

摘 要：在髙速钢(W18Cr4V基体上)表面,运用脉冲电沉积技术制取Co-WC镀层。建y. T-S模糊神经 网络模型预测镀层磨损量 利用SEM以及XRI)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复合镀层磨损最 当WC粒子含駅30 g/L、施镀温度50 T.、电流密度3.5 A 合镀层的性能：关 键词：脉冲电沉积；Co-WC复合镀层；T-S模糊神经网络中图分类号：TQ171 文献标识码：A 文章编号：1671-0460(2()19)03-()491-04Prediction of Co-WC Composite Coating Wear Based

on T-S Fuzzy Neural Network ModelZHONG Yue. WANG Xiao-liang(Shaanxi Railway Institute, Shaanxi Wei nan 714000. China)/\\bstract:Co-WC coating was prepared on the surface of high speed steel (W18Cr4V substrate) by pulse electrodeposition techno logy. A T-S fuzzy neural network model was established to predict the wear of coating. The morphology and phase composition of the coatings were studied by SEM and XRD. The experiments showed that the fuzzy neural network of T-S model well predicted the wear rate of Co-WC composite coating. When WC particle content was 30 g/L, the temperature was 50 °C, the current density was 3.5 Adm'2, pH was 5, the st ini ng rate was 500 r-min'1. the content of rare earth CeO2 was 10 g/L, prepared Co-WC composite coating surface was smooth, the grain

was fine, which improved the perfonuance of Co-WC composite coating.Key words: Electrodeposition; Co-WC composite coating; Neural network of T-S model丁业的迅猛发展，使得高耐磨、抗腐蚀复合钢 材的地位日益凸显［2 当前研究表明.镀层表面强

经网络预测高速钢(W18Cr4V)作为基体的复合镀层

报道较少因此.本文采用脉冲电沉积技术在髙速

化的方式对于提高金属的耐腐蚀耐磨性能具有明显

的改善作用.而Co-WC作为一种常用的表面镀层 材料，其喷涂涂层的耐磨性、耐腐蚀性及硬度都较 高，因此在涂层材料领域受到广泛关注卩句但是长 期的研究中发现对于镀层的机理以及丁.艺的精准控

钢表面制备Co-WC镀层.并建也T-S模糊神经网 络模型同预测镀层磨损量.对模型预测结果做实验 进行表征分析1实验条件1.1材料碳化鸨WC(黑色六方晶体).由株洲硬质合金

集团有限公司生产.平均尺寸3.5 pm 硫酸钻、硼 酸、氯化钠、表面活性剂等试剂由西安化学试剂厂 生产CeO?粒子由匕海帝阳化「.有限公司生产选

制仍然存在着很大的模糊区域，这就迫切需要采用

合理的研究手段来对镀层形成过程的机理进彳r研

究，从而对这个过程进行准确控制：随着计算机计算的发展，通过建立数学模型利

用计算机仿真技术对于解决上述问题具有十分广阔 的前景，模糊神经网络技术就是一种具有很强的预

钻板(质量分数99.98% )作阳极.高速钢作为阴极

测和适应能力仿真技术，特别是对于实际问题中存

在的滞后性、高度非线性等问题十分适用，恰当的

1.2镀层样品的制备采用RDX-PWH电镀电源制备Co-WC复合镀

层，所需镀液配方及工艺参数.见表I实用模糊神经网络是可取的「|前.有关模糊神

基金项收稿日作者 简

目

期介

tw学基全.项目编号：51074123；陕西铁路工程职业技七学曉科时划项目.项目编号：Ky2017-046.2018-06-19仲川.女，陕西省渭南人.助教，硕士. 2016年毕业干西安理工大学林料专业.研究方向：复令林料制备技术工作E-mail： 3095547296@qq.com492当 代表1脉冲电沉积工艺参数Table 1 Process parameters of pulse electrode position实验药品质量浓度/（g - L'）

丁艺参数硫酸钻350施镀温度/弋3()〜55硼酸35电流密度/（A -

'）3.5~11氯化钠10pH值3-5.5WC粒子0~45拌速率/(r • min ')10()〜600（：e（）；粒子2~10表面活性剂适量1.3磨损实验及其表征本文采用HT-1000球盘试样机对复合镀层的耐

磨性进行测试，对磨件材料为直径¢3.5的SijNq磨 球 载荷为10N.时间10 min,电机转速560 r/min,

实验室温环境为22〜25 °C ,相对湿度为控制在22%

±10%之间 利用SEM以及EDS分析镀层的表面形

貌及XRD衍射仪分析镀层含量，2模糊神经网络模型及算法2.1 T_S模糊神经网络算法T-S模糊神经网络有四层7其中具体计算步骤

如下所述：假设输入向量*［召,兀,根据模 糊规则计算各输入变量®的隶属度：H t =exp（-（.r; -c'.'y /b1.） j —

= 1,2,.jz （ 1）式中：分别为壊属两数的中心和宽度；*输人参数个数；”模糊子集数采用模糊计算对各隶属度进行计算，用模糊算

子为连乘算子：e'从F（x：）#（x*） ' = 1,2，…,«

（2）根据模糊计算结果计算出模糊模型的输出值

乂：/•=1输入层与输出成向量X，链接，节点数与输入向

量的维数相同：模糊化层采用隶属度函数（1）对输 入值进行模糊化得到模糊隶属度值模糊规则计 算层采用公式模糊连乘公式（2）计算得到e输出 层采用公式（3 ）计算迷糊神经网络的输出值\"铁2.2 T-S模型建立基于T-S模型的模糊神经网络的Co-WC复合 镀层磨损量评价算法流程如图1由于影响Co-WC

化 工 2019年3月复合镀层性能的参数诸多.如镀液中微粒浓度、电

流密度、占空比、沉积时间等：本文确定WC粒子 含量（g/L ）、施镀温度（°C ）、电流密度（A dm 2 ）、

pH值、搅拌速率（r min'1 ）,稀土 CeO2含量6个因

素为输入样本，输出样本为镀层磨损质量，根据输 入和输出样本的维数.确定隶属度函数个数为12,

因此可以构建如图1的网络结构图1模糊神经网络镀层磨损量评价算法流程图Fig.l The flow chart of evaluation algorithm of the coating

wear of the fuzzy neural network2.3 T-S模糊神经网络模型训练及预测根据Co-WC复合镀层性能的影响因素，运用

T-S模型的模糊神经网络的镀层磨损量的曲线，如 图2所示 可知图2（a）选取的1〜50#样本做为训练 数据的预测曲线和实际变化曲线值相差较大.而通

过修正之后的51〜100#样本测试数据的测试数据的

预测曲线和实际变化曲线规律基本吻合.如图2（b）

所示：第48卷第3期仲丁月.等：基~fT-S模糊神经网络模型的Co-WC复合镀层磨损量的计「493图2 T-S模型的模糊神经网络预测结果Fig.2 Prediction results of T-S model of Fuzzy neural

network故T-S模型的模糊神经网络可以用来预测

Co-WC复合镀层的磨损质量 因此，采用T-S模型 的模糊神经网络对101〜125#样本进行预测，预测结 果如图2(c)所示：预测曲线呈一定的锯齿形，并且

模型输出结果要求镀层的磨损量小.因此从图2(c) 可知最小值点的样本组合参数为：WC粒子含量30

g/L、施镀温度50 °C.电流密度3.5A dm\\ pH值

5、搅拌速率 500 r-rnin1,稀土 CeO2 含量 10 g/L

对应的磨损质量为：0.499 6x10 7kg/m次最小值点

的样本组合参数为：WC粒子含量35 g/L、施镀温 度40 °C.电流密度3.5 A dm'2、pH值5、搅拌速率

500 r-min 1,稀± CeO2 8g/L 对应的磨损质量为： 0.502 3xl0-7kg/m故选用这两组样本数据作对比实 验进行验证：3组织及相结构分析图3为利用T-S模型的模糊神经网络的最小值

WC粒子含量30 g/L、施镀温度50 °C、电流密度 3.5A・dm』、pH值5、搅拌速率500 r-min'1,稀土

CeO2含量10 g/L制备的Co-WC复合镀层SEM照

片，从图3中可以看出镀层与基体之间界面比较清 晰，同时可以看出WC在镀层中的分散性能较好

从图4稀土 CeO2-Co-WC复合镀层的线扫描图可以 推断出镀层中是冇CeO?存在，这要是因为Ce元素

存在与稀土 CeO2,这也表明了稀土 CeO2对于镀液

的分散性能及深镀能力都有较好的改善，从而可以 提高镀层的致密性 从图5可以看出，当加入稀土 元素之后对于Co-WC复合镀层的结构并未产生明

显的影响.从XRD图中可以看到分别在在(001)、

(100)、(101)晶面出现 WC 峰，(100)、(002)等晶面 出现Co的特征峰.峰形比较明显图3稀土 CeO2-Co-WC复合镀层的SEM截面形貌Fig.3 SEM cross-sectional morphology of the Ce02-Co-VVC

composite coatings■ CK■ V K■ Cr K■ FeK■ Co K■ Mo L■ C'eL■ WM图4稀土 CeO2-Co-WC复合镀层的线扫描Fig.4 EDS element line distribution of theCe02-Co-WCcornposite coatings(三二二 二

A SJ2UF

20 3() 40 50 60 70 802肋＞ I图5 稀土 CeO2-Co-WC复合镀层XRD图谱Fig.5 X-ray diffraction patterns of the platedRe(Ce02)-Co-WC composite coatings494当 代化 工 2019年3月故证明了 T-S模型的模糊神经网络有较强的预

4最小值和次最小值分析最小值样本参数组合与次最小值样本参数的复

测能力，运用模糊神经网络对影响Co-WC复合镀 层磨损性能的参数优化是可行的.合镀层表面磨损形貌对比.图6(a)中复合镀层磨损 表面磨损表面现象比图6(b)明显减少，计算得岀在

最小值样本参数下的磨损量0.503 4x l()\"kg/m,次

5结论(I ) 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：最小值样本参数组合下磨损量为0.514 5 x 10'7 kg/m,与T-S模型的预测值相比，其误差分别为：

0.7%和 2.3%°(2 )当WC粒子含量30 g/L、施镀温度50 °C、 电流密度 3.5 A drrf2、pH=5、搅拌速率 500 r-min1,

稀土 CeO2含量10 g/L.制备的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

参考文献：I ]李恒嵬.模糊神经网络研究现状综述[J].辽宁科技学院学报,2010, 12

(2)： 15-17.[2丨程t新.杨杰辉•电镀\\i-PTFE复合镀□研究[J].电镀与环保.

1997.17(5):8-9.3 Takaya M. Matsunaga M. Olaka T. Trivalent Chroniium (Composite

Coatings |J]. Plating Sudace Finishing. 1987. 74(9):70.14 i班国东.刘朝辉，叶圣天，等.碳纤维复合吸波涂层材料的性能影响研

究卩|.当代化匚 2017,43(3):449-453.5张芳,荆天辅，乔桂英.等.脉冲电沉积钻葆合金及其生长形态研究[J].

电沉积与涂饰,2001,20(4):1-3.6 张欢•郭忠诚侏晓云P)_Si (：复合镀层的脉冲电沉积及其

耐蚀性[J].电镀与精饰.2004.26(2):4-7.L 7 尚丽娟•我国应用稀土改性金属表面的现状[J].稀有金属.1995 (3)：

132-135.丨X.张乃尧购平凡.神经网络与模糊控制[M].北京:清华大学岀版社,

2005.l9‘宋彬彬•模糊神经网络的发展与应用[J].煤炭技术.2012(07)：

15-19.图6最小值和次最小值的复合镀层表面磨损形貌比较[10]王小川，史峰，郁磊.李洋.神经网络43个案例分析|M]」匕京:北京航

Fig.6 Comparison of surface wear morphology of composite

coatings with minimum and submini mum values空航天大学出版社.2013.(上接第49()页)参考文献：[1 ]杨晓庆，方正.侯芳丽.葛犬琪.张晋华•甘蔗渣活性炭处理含铝电镀废

[J1当代化匸研究,2017(4):4-5.[I陈家明•膜处理打活性炭吸附技术在电镀废水回用I】程的应用山•广

东化 1.2009.36(10):138-140.[9丨沈斌.胡洁•屮和-气浮-砂滤-活性炭吸附处理电镀废水研究山.资源

水[J]•电镀与涂饰2)14.33(23):1033-1035.2 ]张乾.迟占秋•段丽丽.苗文莉.活性炭吸附处理电镀废水的研究[J].电

镀与环保,2018,38(02):55-58.3郭文波.李子富.程世昆，张扬•周晓琴•活性炭吸附处理电镀废水中的

节约与环保,2016(12):38-39.[10胀条2方秀艮席会平•电絮凝-活性炭纤维吸附法处理电镀废水的

EDTA[J].环境「•程学报.2() 13,7(10):4004-4008.4黄国林.梁平，白芳•活性炭吸附处理含箔电镀废水的研究|J].林产化

研究[J].电镀与精饰,2016,38(02):42-46.[I 1

\\ aides H. Stinehrz M. Bivera J. et al. Effrel of ozone treatment onsurface properties of activated carbon [J|. Langmuir. 2002. 18 (6): 2111-2116.匸通讯,1999(05):14-17.[5 ]刘晓明，杨翠英，宋吉勇用活性炭为吸附剂处理含Cr(V()电镀废水探

讨[J].山东科技大学学报(自然科学版).2005(02):107-109.6 E雨,郭永福，吴伟.门仁碧.改性活性炭铁吸附剂处理含箔电镀废水 [J].工业水处理,2015.35(01):18-22.[12 _ Rivera-l'lrilla J. Bautista-Toledo I. Ferro-Gan-ia M A. el al.

Bioadsorption of Pb(II), (：(I(II) and Cr(VI) on activated carbon from aqueous solutions [J], Carbon. 20()3.41(5):323-330.〔7]康玉莹,李海成,E文静•改性活性炭对金属离子的吸附性能研究