基于T-S模糊神經網絡模型的Co-WC復合鍍層磨損量的預測

仲玥 王曉亮

摘 ?????要：在高速鋼（W18Cr4V基體上）表面，運用脈沖電沉積技術制取Co-WC鍍層。建立T-S模糊神經網絡模型預測鍍層磨損量。利用SEM以及XRD研究鍍層形貌及物相組成。試驗表明：T-S模型的模糊神經網絡能較好的預測Co-WC復合鍍層磨損量。當WC粒子含量30 g/L、施鍍溫度50 ℃、電流密度3.5 A·dm-2、pH值5、攪拌速率500 r·min-1，稀土CeO2含量10 g/L，Co-WC復合鍍層表面平整，晶粒細化，改善了Co-WC復合鍍層的性能。

關 ?鍵 ?詞：脈沖電沉積;Co-WC復合鍍層;T-S模糊神經網絡

中圖分類號：TQ 171 ??????文獻標識碼： A ??????文章編號： 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

工業的迅猛發展，使得高耐磨、抗腐蝕復合鋼材的地位日益凸顯[1，2]。當前研究表明，鍍層表面強化的方式對于提高金屬的耐腐蝕耐磨性能具有明顯的改善作用，而Co-WC作為一種常用的表面鍍層材料，其噴涂涂層的耐磨性、耐腐蝕性及硬度都較高，因此在涂層材料領域受到廣泛關注[3-5]。但是長期的研究中發現對于鍍層的機理以及工藝的精準控制仍然存在著很大的模糊區域，這就迫切需要采用合理的研究手段來對鍍層形成過程的機理進行研究，從而對這個過程進行準確控制。

隨著計算機計算的發展，通過建立數學模型利用計算機仿真技術對于解決上述問題具有十分廣闊的前景，模糊神經網絡技術就是一種具有很強的預測和適應能力仿真技術，特別是對于實際問題中存在的滯后性、高度非線性等問題十分適用，恰當的實用模糊神經網絡是可取的[6，7]。目前，有關模糊神經網絡預測高速鋼（W18Cr4V）作為基體的復合鍍層報道較少。因此，本文采用脈沖電沉積技術在高速鋼表面制備Co-WC鍍層，并建立T-S模糊神經網絡模型[8]預測鍍層磨損量，對模型預測結果做實驗進行表征分析。

1 ?實驗條件

1.1 ?材料

碳化鎢WC（黑色六方晶體），由株洲硬質合金集團有限公司生產，平均尺寸3.5 μm。硫酸鈷、硼酸、氯化鈉、表面活性劑等試劑由西安化學試劑廠生產。CeO2粒子由上海帝陽化工有限公司生產。選鈷板（質量分數99.98%）作陽極，高速鋼作為陰極。

1.2 ?鍍層樣品的制備

采用RDX-PWH電鍍電源制備Co-WC復合鍍層，所需鍍液配方及工藝參數，見表1。

1.3 ?磨損實驗及其表征

本文采用HT-1000球盤試樣機對復合鍍層的耐磨性進行測試，對磨件材料為直徑Φ3.5的Si3N4磨球。載荷為10 N，時間10 min， 電機轉速560 r/min，實驗室溫環境為22～25 ℃，相對濕度為控制在22%±10%之間。利用SEM以及EDS分析鍍層的表面形貌及XRD衍射儀分析鍍層含量。

2 ?模糊神經網絡模型及算法

2.1 ?T-S模糊神經網絡算法

T-S模糊神經網絡有四層[9]。其中具體計算步驟如下所述：假設輸入向量，根據模糊規則計算各輸入變量的隸屬度：

輸入層與輸出成向量鏈接，節點數與輸入向量的維數相同。模糊化層采用隸屬度函數（1）對輸入值進行模糊化得到模糊隸屬度值。模糊規則計算層采用公式模糊連乘公式（2）計算得到。輸出層采用公式（3）計算迷糊神經網絡的輸出值[10]。

2.2 ?T-S模型建立

基于T-S模型的模糊神經網絡的Co-WC復合鍍層磨損量評價算法流程如圖1。由于影響Co-WC復合鍍層性能的參數諸多，如鍍液中微粒濃度、電流密度、占空比、沉積時間等。本文確定WC粒子含量（g/L）、施鍍溫度（°C）、電流密度（A·dm-2）、pH值、攪拌速率（r·min-1），稀土CeO2含量6個因素為輸入樣本，輸出樣本為鍍層磨損質量。根據輸入和輸出樣本的維數，確定隸屬度函數個數為12，因此可以構建如圖1的網絡結構。

2.3 ?T-S模糊神經網絡模型訓練及預測

根據Co-WC復合鍍層性能的影響因素，運用T-S模型的模糊神經網絡的鍍層磨損量的曲線，如圖2所示。可知圖2（a）選取的1～50#樣本做為訓練數據的預測曲線和實際變化曲線值相差較大，而通過修正之后的51～100#樣本測試數據的測試數據的預測曲線和實際變化曲線規律基本吻合，如圖2（b）所示。

故T-S模型的模糊神經網絡可以用來預測Co-WC復合鍍層的磨損質量。因此，采用T-S模型的模糊神經網絡對101～125#樣本進行預測，預測結果如圖2（c）所示。預測曲線呈一定的鋸齒形，并且模型輸出結果要求鍍層的磨損量小，因此從圖2（c）可知最小值點的樣本組合參數為：WC粒子含量30 g/L、施鍍溫度50 °C、電流密度3.5A·dm-2、pH值5、攪拌速率500 r·min-1，稀土CeO2含量10 g/L。對應的磨損質量為：0.499 6×10-7 kg/m。次最小值點的樣本組合參數為：WC粒子含量35 g/L、施鍍溫度40 °C、電流密度3.5 A·dm-2、pH值5、攪拌速率500 r·min-1，稀土CeO2 8g/L。對應的磨損質量為：0.502 3×10-7 kg/m。故選用這兩組樣本數據作對比實驗進行驗證。

3 ?組織及相結構分析

圖3為利用T-S模型的模糊神經網絡的最小值WC粒子含量30 g/L、施鍍溫度50 °C、電流密度3.5A·dm-2、pH值5、攪拌速率500 r·min-1，稀土CeO2含量10 g/L 制備的Co-WC復合鍍層SEM照片，從圖3中可以看出鍍層與基體之間界面比較清晰，同時可以看出WC在鍍層中的分散性能較好。從圖4稀土CeO2-Co-WC復合鍍層的線掃描圖可以推斷出鍍層中是有CeO2存在，這要是因為Ce元素存在與稀土CeO2，這也表明了稀土CeO2對于鍍液的分散性能及深鍍能力都有較好的改善，從而可以提高鍍層的致密性。從圖5可以看出，當加入稀土元素之后對于Co-WC復合鍍層的結構并未產生明顯的影響，從XRD圖中可以看到分別在在（001）、（100）、（101）晶面出現WC峰，（100）、（002）等晶面出現Co的特征峰，峰形比較明顯。

4 ?最小值和次最小值分析

最小值樣本參數組合與次最小值樣本參數的復合鍍層表面磨損形貌對比，圖6（a）中復合鍍層磨損表面磨損表面現象比圖6（b）明顯減少，計算得出在最小值樣本參數下的磨損量0.503 4×10-7 kg/m，次最小值樣本參數組合下磨損量為0.514 5×10-7 kg/m，與T-S模型的預測值相比，其誤差分別為：0.7%和2.3%。

故證明了T-S模型的模糊神經網絡有較強的預測能力，運用模糊神經網絡對影響Co-WC復合鍍層磨損性能的參數優化是可行的。

5 ?結 論

（1） T-S模型的模糊神經網絡能較好的預測Co-WC復合鍍層磨損量。

（2） 當WC粒子含量30 g/L、施鍍溫度50 °C、電流密度3.5 A·dm-2、pH=5、攪拌速率500 r·min-1，稀土CeO2含量10 g/L，制備的Co-WC復合鍍層表面平整，晶粒細化，改善了Co-WC復合鍍層的性能。

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