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粉末冶金材料科学与工程  2023, Vol. 28 Issue (1): 20-27    DOI: 10.19976/j.cnki.43-1448/TF.2022066
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基于机器学习的间歇式电沉积制备W@Cu 核-壳粉体模型的构建与应用
邓楠1,2,3, 梁淑华1,3, 李建强2
1.西安理工大学 材料科学与工程学院,陕西省电工材料与熔(浸)渗技术重点实验室,西安 710048;
2.北京科技大学 材料科学与工程学院,北京100083;
3.西安理工大学 导电材料与复合技术教育部工程研究中心,西安 710048
Construction and application of model of W@Cu core-shell powder prepared by intermittent electrodeposition technology based on machine learning
DENG Nan1,2,3, LIANG Shuhua1,3, LI Jianqiang2
1. Shaanxi Province Key Laboratory of Electrical Materials and Infiltration Technology, School of Materials Science and Engineering, Xi'an University of Technology, Xi'an 710048, China;
2. School of Materials Science and Engineering, Beijing University of Science and Technology, Beijing 100083, China;
3. Ministry of Education Engineering Research Center of Conducting Materials and Composite Technology, Xi'an University of Technology, Xi'an 710048, China;
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摘要 W和Cu两相的均匀分布对获得高性能W-Cu复合材料至关重要。本文主要研究基于机器学习的间歇式电沉积制备W、Cu均匀分布的W@Cu粉体模型的构建与应用。首先,建立间歇式电沉积制备W@Cu核-壳粉体的机器学习模型,确定核-壳粉体理论镀层厚度与电流、电沉积时间、待镀粉体粒径和承载量之间的关联,然后在承载量为1 000 g的装置中进行实验验证。将W@Cu核-壳粉体在1 375 ℃下进行无压烧结,研究成形压力对W-Cu复合材料致密度、烧结收缩率和电导率的影响。结果表明,在电流密度为7 A/dm2、电沉积时间为6 h时,实际镀层厚度为3.93 μm,与理论镀层厚度3.15 μm相符。提高成形压力有利于获得高致密度、低烧结收缩率的W-Cu复合材料。同时,核-壳粉体在显微组织中形成Cu的导电通道,有利于复合材料电导率的提升。
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作者相关文章
邓楠
梁淑华
李建强
关键词 W-Cu复合材料电沉积核-壳粉体机器学习微观结构    
Abstract:The uniform distribution of W and Cu phases is very important for obtaining high performance W-Cu composites. This paper mainly studies the construction and application of the model of W@Cu core-shell powder prepared by intermittent electrodeposition based on machine learning. Firstly, a machine learning model for the preparation of W@Cu core-shell powder by intermittent electrodeposition was established, and the relationships between the theoretical core-shell powder coating thickness and current, electrodeposition time, particle size of the powder to be plated, and the load capacity were determined. Further, the experimental verification was carried out
收稿日期: 2022-07-14      出版日期: 2023-03-23
ZTFLH:  TB331  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(52204374,51972304,51971208); 陕西省重点研发项目(2019ZDLGY05-07); 陕西省教育厅科研项目(20JS094)
通讯作者: 李建强,教授,博士。电话:010-82544953;E-mail: jianqiangli@ustb.edu.cn; 梁淑华,教授,博士。电话:029-82312504;E-mail: liangsh@xaut.edu.cn   
引用本文:   
邓楠, 梁淑华, 李建强. 基于机器学习的间歇式电沉积制备W@Cu 核-壳粉体模型的构建与应用[J]. 粉末冶金材料科学与工程, 2023, 28(1): 20-27.
DENG Nan, LIANG Shuhua, LI Jianqiang. Construction and application of model of W@Cu core-shell powder prepared by intermittent electrodeposition technology based on machine learning. Materials Science and Engineering of Powder Metallurgy, 2023, 28(1): 20-27.
链接本文:  
http://pmbjb.csu.edu.cn/CN/10.19976/j.cnki.43-1448/TF.2022066     或     http://pmbjb.csu.edu.cn/CN/Y2023/V28/I1/20
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