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

仲玥 王晓亮

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。

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：TQ 171       文献标识码： A       文章编号： 1671-0460（2019）03-0491-04

Abstract：Co-WC coating was prepared on the surface of high speed steel （W18Cr4V substrate） by pulse electrodeposition technology. 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 ℃， the current density was 3.5 A·dm-2， pH was 5， the stirring 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 performance of Co-WC composite coating.

Key words： Electrodeposition; Co-WC composite coating; Neural network of T-S model

工業的迅猛发展，使得高耐磨、抗腐蚀复合钢材的地位日益凸显[1，2]。当前研究表明，镀层表面强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[3-5]。但是长期的研究中发现对于镀层的机理以及工艺的精准控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行研究，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，恰当的实用模糊神经网络是可取的[6，7]。目前，有关模糊神经网络预测高速钢（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高速钢表面制备Co-WC镀层，并建立T-S模糊神经网络模型[8]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

碳化钨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 μm。硫酸钴、硼酸、氯化钠、表面活性剂等试剂由西安化学试剂厂生产。CeO2粒子由上海帝阳化工有限公司生产。选钴板（质量分数99.98%）作阳极，高速钢作为阴极。

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1。

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Φ3.5的Si3N4磨球。载荷为10 N，时间10 min， 电机转速560 r/min，实验室温环境为22～25 ℃，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[9]。其中具体计算步骤如下所述：假设输入向量，根据模糊规则计算各输入变量的隶属度：

输入层与输出成向量链接，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。输出层采用公式（3）计算迷糊神经网络的输出值[10]。

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。

2.3  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。

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-2、pH值5、搅拌速率500 r·min-1，稀土CeO2含量10 g/L。对应的磨损质量为：0.499 6×10-7 kg/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，稀土CeO2 8g/L。对应的磨损质量为：0.502 3×10-7 kg/m。故选用这两组样本數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-2、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有CeO2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。

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，计算得出在最小值样本参数下的磨损量0.503 4×10-7 kg/m，次最小值样本参数组合下磨损量为0.514 5×10-7 kg/m，与T-S模型的预测值相比，其误差分别为：0.7%和2.3%。

故证明了T-S模型的模糊神经网络有较强的预测能力，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。

5  结 论

（1） 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。

（2） 当WC粒子含量30 g/L、施镀温度50 °C、电流密度3.5 A·dm-2、pH=5、搅拌速率500 r·min-1，稀土CeO2含量10 g/L，制备的Co-WC复合镀层表面平整，晶粒细化，改善了Co-WC复合镀层的性能。

参考文献：

[1]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] 程立新，杨杰辉.电镀 Ni-PTFE 复合镀层研究[J].电镀与环保， 1997，17（5）：8-9.

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[4] 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[J].当代化工， 2017，43（3）：449-453.

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[10] 王小川，史峰，郁磊，李洋. 神经网络43个案例分析[M].北京：北京航空航天大学出版社，2013.