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Ni-TiN纳米镀层是一种复合型金属基镀层，具有较高的硬度、较强的耐磨性以及耐腐蚀性［1-4］ 。RBF神经网络是一种由大量神经元相互连接，组成一个非线性、自适应的处理系统，因自身具备自学习功能、联想储存功能以及快速寻找优化解功能，已逐渐进入到对纳米镀层性能预测中［5］ 。鉴于此，作者采用RBF神经网络对Ni-TiN纳米镀层的腐蚀速率进行研究，利用正交实验数据对RBF神经网络进行训练，预测非正交表内的实验组合，以证明RBF神经网络预测的优越性。1 实 验采用20 mm×10 mm×2 mm的T8钢作为阴极，20mm×20 mm×2 mm的纯镍板作为阳极。电镀前，依次用75、38、23、18 μm的砂纸进行打磨，并除油，电镀过程所需试剂及工艺参数，见表1。1.1 腐蚀实验腐蚀液采用温度为25 ℃、质量分数为2.5%的Na?Cl溶液，将试样放入腐蚀液中腐蚀180 h，随后取出并将残留腐蚀液清理干净，用精度为0.01 mg的XSE105型显微电子天平称其质量，并利用公式（1）计算其腐基于RBF神经网络的Ni-TiN纳米镀层腐蚀速率预测研究夏法锋，贾婉春，赵丹，马春阳，田济语（东北石油大学 机械科学与工程学院，黑龙江 大庆 163318）摘 要 采用电沉积法在T8钢试样表面制备Ni-TiN纳米镀层，在正交试验基础上，通过RBF神经网络对Ni-TiN纳米镀层的腐蚀速率进行预测研究。利用原子力显微镜、扫描电镜和X射线衍射仪对镀层腐蚀前后的表面形貌及镀层物相组成进行分析。结果表明：当TiN粒子质量浓度为9 g/L、镀液温度为40 ℃、电流密度为0.6 A/dm 2 时，RBF神经网络预测的腐蚀速率为3.152 mg/m 2 ·h，而实测值为3.163 mg/m 2 ·h，相对误差仅为0.35%；镀层表面较平整，颗粒较细小。腐蚀实验后，镀层的腐蚀坑较小且无明显腐蚀产物，耐腐蚀性能良好。关键词 RBF神经网络；Ni-TiN纳米镀层；腐蚀速率；表征中图分类号 TG174 文献标志码 A 文章编号 1004-244X（2017）03-00Corrosion rate of Ni? ? TiN nanocoatings forecasted by RBF neural networkXIA Fafeng，JIA Wanchun，ZHAO Dan，MA Chunyang，TIAN Jiyu（College of Mechanical Science and Engineering，Northeast Petroleum University，Daqing 163318，China）t Abstract The Ni?TiN nanocoating was prepared on the surface of T8 steel by electrodeposition method. Based on the orthogonaltest，the corrosion rate of Ni?TiN nanocoatings was predicted by RBF neural network. The corrosion surface morphology andcomposition of the coatings were analyzed by using atomic force microscopy（AFM），scanning electron microscopy（SEM）and X?ray diffraction（XRD）. The results indicate that under the TiN particle concentration of 9 g/L，the bath temperature of 40 ℃，and the current density of 0.6 A/dm 2 ，the corrosion rate predicted by RBF neural network is 3.152 mg/m 2 ·h，while the measureddata is 3.163 mg/m 2 ·h，the relative error is about 0.35%. The surface is smooth and uniform，the particles are relatively smaller.The corrosion pits in the coating are shallow and there are no obvious corrosion products after corrosion，indicating that thecoating has better corrosion resistance.s Keywords RBF neural network；Ni?TiN nano coating；corrosion rate；characterization收稿日期：2017-01-10；修回日期：2017-03-10基金项目：国家自然科学基金资助项目（51474072）；东北石油大学研究生创新科研项目（YJSCX2016-023NEPU）作者简介：夏法锋，男，博士，教授；从事电化学加工研究。E-mail：xiaff@126.com。通信作者：马春阳，女，博士研究生，副教授；从事复合材料加工研究。E-mail：chunyangandma@163.com。表1 实验所用试剂及工艺参数Table 1 Reagents and process parameters of experiment试剂ρ（NiSO 4 ·6H 2 O）/ （g·L -1 ）ρ（NiCl 2 ·6H 2 O）/ （g·L -1 ）ρ（H 3 BO 3 ）/ （g·L -1 ）ρ（OP）/ （g·L -1 ）ρ（十二烷基硫酸钠）/ （g·L -1 ）ρ（TiN粒子）/ （g·L -1 ）数值24030200.10.13~12工艺参数镀液温度/℃占空比/%电流密度/ （A·dm -2 ）施镀时间/min数值20~50500.2~0.845兵器材料科学与工程ORDNANCE MATERIAL SCIENCE AND ENGINEERINGVol.40 No.3May， 2017第40卷 第3期2017年 5月DOI：10.14024/j.cnki.1004-244x.20170503.009 网络出版时间：2017-05-03 15:07:34网络出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/33.1331.TJ.20170503.1507.018.html