Optimization of Electrodeposited Hydroxyapatite Coating Parameters on Medical Alloys Based on Artificial Neural Network

  • سال انتشار: 1399
  • محل انتشار: نهمین کنفرانس و نمایشگاه بین المللی مهندسی مواد و متالورژی ایران و چهاردهمین همایش ملی مشترک انجمن مهندسی متالورژی و مواد ایران و انجمن ریخته گری ایران
  • کد COI اختصاصی: IMES14_075
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 428
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

F Fatahi

M.Sc. student of Materials Science and Engineering Department, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran

G.R Khayati

Associate Professor of Materials Science and Engineering Department, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran

چکیده

CoCrMo Alloys Biometric metal alloys are coated using an electrochemical deposition using electrochemical parameters by a thin layer of hydroxyapatite (HA). In this research, an artificial neural network was applied to optimize the conditions for the deposition of HA coatings with high efficiency in vitro corrosion. Sediment parameters such as sedimentation potential, electrolyte PH. and sedimentation time were selected as input parameters and corrosion potential (Ecorr) as output parameters in the artificial neural network. To train the model, the Multilayer Propeller Neural Network algorithm and pre-sent propagation algorithm are used. After experimenting with many ANN structures, the optimal structure of the model was obtained. The predicted results in a correlation of 0.976 to 0.998 and an absolute error of 1.26% indicate that there is a very good match to the experimental values. In addition, the ANN model became an allergen, and significant inputs influencing the corrosion potential of the specimens were determined.

کلیدواژه ها

Modeling, Artificial neural networks, Coating parameters, Electrodeposition

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.