In the present work, layer thicknes

In the present work, layer thickness of duplex coating made from thermo-reactive deposition and diffusion has been predicted by Adaptive network-based fuzzy inference systems (ANFIS). A duplex surface treatment on five steels has been developed involving nitrocarburizing and followed by chromium thermo-reactive deposition (TRD) techniques. The TRD process was performed in molten salt bath at 550, 625 and 700 °C for 1–30 h. The process formed a thickness up to 9.5 μm of chromium carbonitride coatings on a hardened diffusion zone. A model based on ANFIS for predicting the layer thickness of duplex coating of the specimens has been presented. To build the model, training and testing using experimental results from 84 specimens were conducted. The data used as inputs in ANFIS models are arranged in a format of twelve parameters that cover the chemical composition (C, Mn, Si, Cr, Mo, V, W), the pre-nitriding time, ferro-chromium particle size, ferro-chromium weight percent, salt bath temperature and coating time. According to these input parameters, in the Adaptive network-based fuzzy inference system models, the layer thickness of duplex coating of each specimen was predicted. The training and testing results in ANFIS models have shown a strong potential for predicting the layer thickness of duplex coating.

Kết quả (Việt) 1:

Trong công việc hiện tại, lớp dày của lớp phủ kép được làm từ các phản ứng nhiệt lắng đọng và phổ biến đã được dự đoán bởi suy luận dựa trên mạng thích nghi của mờ systems (ANFIS). Một xử lý bề mặt kép vào năm thép đã là Nito hóa làm mềm liên quan đến phát triển và tiếp theo phản ứng nhiệt Crom lắng đọng (TRD) kỹ thuật. Quá trình TRD được thực hiện trong bồn tắm nóng chảy muối tại 550, 625 và 700 ° C trong 1 – 30 h. Quá trình hình thành độ dày lên đến 9,5 μm Crom carbonitride lớp phủ trên một khu vực phổ biến cứng. Một mô hình dựa trên ANFIS cho dự đoán độ dày lớp phủ song của các mẫu vật đã được trình bày. Để xây dựng các mô hình, huấn luyện và thử nghiệm bằng cách sử dụng các kết quả thử nghiệm từ 84 mẫu vật được tiến hành. Dữ liệu được sử dụng như đầu vào trong mô hình ANFIS được sắp xếp trong một định dạng tham số mười hai bao gồm các thành phần hóa học (C, Mn, Si, Cr, Mo, V, W), hóa muối trước thời gian, ferro-Crom kích thước hạt, phần trăm trọng lượng cốt thép Crom, muối tắm nhiệt độ và thời gian sơn. Theo các thông số đầu vào, trong các mô hình hệ thống suy luận dựa trên mạng thích nghi của mờ, độ dày lớp của lớp phủ song của mỗi mẫu dự đoán. Kết quả đào tạo và kiểm thử trong mô hình ANFIS đã chỉ ra một tiềm năng mạnh mẽ dự đoán độ dày lớp phủ song.

Kết quả (Việt) 2:

Trong công việc hiện tại, độ dày lớp sơn phủ duplex làm từ lắng đọng nhiệt phản ứng và khuếch tán đã được dự báo bởi hệ thống thích ứng dựa trên mạng mờ suy luận (ANFIS). Một xử lý bề mặt duplex trên năm thép đã được phát triển liên quan đến nitrocarburizing và tiếp theo là các kỹ thuật crom nhiệt phản ứng lắng đọng (TRD). Quá trình TRD được thực hiện trong phòng tắm muối nóng chảy ở 550, 625 và 700 ° C trong 1-30 h. Quá trình hình thành một chiều dày đến 9,5 mm của lớp phủ carbonitride crôm trên một vùng khuếch tán cứng. Một mô hình dựa trên ANFIS để dự đoán độ dày lớp phủ song của các mẫu vật đã được trình bày. Để xây dựng mô hình, đào tạo và thử nghiệm sử dụng kết quả thực nghiệm của 84 mẫu vật đã được tiến hành. Các dữ liệu được sử dụng như nguyên liệu đầu vào trong mô hình ANFIS được sắp xếp trong một định dạng của mười hai thông số đó bao gồm các thành phần hóa học (C, Mn, Si, Cr, Mo, V, W), thời gian trước khi thấm nitơ, kích thước hạt cốt thép crom, cốt thép phần trăm trọng lượng -chromium, muối nhiệt độ tắm và thời gian sơn phủ. Theo các thông số đầu vào, trong các mô hình hệ thống suy luận mờ dựa trên mạng thích nghi, độ dày lớp phủ song của từng mẫu đã được dự đoán. Việc đào tạo và kiểm tra kết quả trong các mô hình ANFIS đã cho thấy một tiềm năng mạnh mẽ để dự đoán độ dày lớp phủ duplex.