[发明专利]一种高锰钢表面等离子熔覆耐磨增韧涂层力学性能检测方法

权利要求书

1.一种高锰钢表面等离子熔覆耐磨增韧涂层力学性能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在高锰钢上等离子熔覆低碳合金；

S2、力学性能测试，对熔覆涂层进行各项力学性能的测试；

S3、构建BP神经网络；

S4、构建PSO-BP模型；

S5、随机抽取M组，作为判断依据，输入其工艺参数，通过PSO-BP模型对熔覆涂层的力学性能进行预测，然后与样本实际值进行对比，得出误差。

2.根据权利要求1所述的一种高锰钢表面等离子熔覆耐磨增韧涂层力学性能检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括熔覆前基体预处理、粉末的预处理、熔覆以及熔覆后热处理，以熔覆电流、扫描速度、离子气流量和热处理温度作为改变量，得到性能各异的熔覆涂层。

3.根据权利要求1所述的一种高锰钢表面等离子熔覆耐磨增韧涂层力学性能检测方法，其特征在于，所述步骤S2力学性能测试，对熔覆涂层进行各项力学性能的测试，其中各项的具体步骤如下：

硬度测试：对得到的熔覆涂层利用砂纸和金刚石抛光膏，进行打磨抛光，然后利用维氏硬度机测量硬度；

冲击韧性测试：通过摆锤式试验机，选用的冲击锤为120～150J的小锤测试冲击韧性；

摩擦磨损测试：试样放置在多功能材料表面综合性能测试仪进行摩擦磨损试验，试验参数设定为载8～12N，摩擦方式选用往复摩擦，滑动次数为160～200次每分钟，摩擦磨损试验时间8～10分钟。

4.根据权利要求1所述的一种高锰钢表面等离子熔覆耐磨增韧涂层力学性能检测方法，其特征在于，所述步骤S3构建的BP神经网络输入层结点数量为4，输出层结点数量为1，隐含层结点数量m根据需要确定，得到BP神经网络模型。

5.根据权利要求4所述的一种高锰钢表面等离子熔覆耐磨增韧涂层力学性能检测方法，其特征在于，所述步骤S4构建PSO-BP模型的具体过程如下：

引入PSO算法优化BP模型，粒子的初始取值设置为随机初始化，种群规模为18～22，种群范围为[-5,5]，迭代次数为90～110次，初始惯性因子为0.8～0.95，最大迭代次数的惯性因子为0.3～0.5，学习因子为0.1～0.2，将N个样本数据以熔覆电流、扫描速度、离子气流量和热处理温度作为样本输入，对应的力学性能作为输出，训练得到PSO-BP模型。

6.根据权利要求4所述的一种高锰钢表面等离子熔覆耐磨增韧涂层力学性能检测方法，其特征在于，所述隐含层结点数量m的计算公式为：n为输入层节点数，l为输出层节点数，k为经验常数。