钢板耐蚀通常能用Al-Zn-Si合金涂层，与纯锌的涂层钢板相比，Al-Zn-Si合金涂层具有更优良的防腐蚀的性能、更优秀的水介质、在大气中具有更强的防腐蚀的能力[1]。通常在大气的自然环境下，Al-Zn-Si合金涂层钢板兼具有纯铝凃层和纯锌涂层性能的所有优点，同时其耐腐蚀的性能大约是普通纯锌凃层钢板的2倍到6倍，并且还有比纯铝涂层更优的对基体材料的电化学保护作用，兼具两者的优点的同时也弥补了两者的某些不足。Al-Zn-Si合金涂层的钢板还具备比较好的防热辐射的性能、抗高温氧化性更佳以及涂层材料的热反性相对于其他的涂层更好，合金涂层表面的锌花十分地细密、金属的光泽更亮丽，它大多数用于电器制造的行业和建筑工程的行业，还是具有很大的发展空间。通常用热浸镀的方法在基体钢材上镀Al-Zn-Si合金镀层，但是这样极易产生云纹缺陷，所以为了改良工艺，采用电弧技术喷涂Al-Zn-Si合金镀层。
电弧喷涂技术的优点是：喷涂的效率很高、喷涂质量过关、成本很低廉、操作较为方便、适应性通常很强等等[2],从20世纪开始在我国得到了广泛的应用[3],在很快的时间之内就在很多方面取代了传统的火焰喷涂和等离子喷涂[4],利用电弧喷涂的技术用来防腐慢慢的变成了了必要的科技发展趋势。铝合金的优点有：具有很大的比强度、铝的密度很小、铝的表面具有致密的氧化铝薄膜所以其耐蚀性和塑性较佳，影响的因素很多，所以每变化一种参数都要进行其他参数相应的实验，耗费时间和大量的精力。
人工神经网络(Artificial Neural Networks)是上个世纪80年的时候，兴起的一门非线性的计算机科学,它的原理是利用计算机网络模仿生物大脑的内在结构和各种功能，加以计算机的高速处理信息的能力，综合来构成的一种信息高速处理系统。所以它具有很多的与人类的大脑神经智能的特点相类似特点,比方说具有原有的并行结构和并行信息处理方式、信息的分布的存储信息和参数、对数据信息和各种工艺参数的实时处理错误性、自动智能程序性等等,自从问世以来,迅速得到了各国科学界的普遍重视,掀起了一个新纪元研究热潮,从而被人们广泛地用于解决不相同的领域不同情况下的的模式之间的识别、系统信息的辨识、参数值的预测、参数值的控制、图像信息的后期处理、函数相对拟合等等的学术问题[5,6,7]。BP算法(反向传播算法Back-Propagation)是FDP小组于1985年提出[8]的一种人工神经网络算法,是近些年来被人们运用到各行各业中最多的算法之一。BP算法基本的原理是传输信息在神经网络传递的过程中通过输入云层传播到隐藏函数节点层之后再传播到云端输出层，通过电脑的信息处理,通过调试迭代步数和最大步数、传递函数、训练函数、以及学习目标。当误差出现错误，具有传递效应的信息函数则会被反向传播,同时一边传播一边修正,使得相对的参数误差逐渐地减小,从而使网络具有记忆、预测等功能。所以通过人工神经网络可以模拟参数的数据来进行模拟实验，省去了时间，同时操作也很简单，慢慢的变多地被人们运用到合金行业里来。
Q235钢是由于组织内部的含碳量较低，所以按照含碳量高低被列为低碳钢，又被人们称作A3钢。字母Q代表的是这种刚才被机器改造时的屈服度，后面的数值235，就是指这种材质所屈服强度在235MPa左右[9]。
Q235钢的含碳量相对其他钢材来讲，含碳量适中，同时综合起来各种各样的性能较好，钢材的强度、钢材的塑性和钢材在焊接时等性能能够获得较好配合，因此Q235钢的用途十分地广泛并且具更佳的塑性和焊接性能，但是用这样一种材料职称的焊接框架结构域，通常会被动力载荷所影响，钢材与钢材接头处有可能会出现应力断裂，由此产生裂缝，所以一般这种刚才不宜在温度比较低的大气环境下进行工作，有时会因为内应力的作用产生钢材内部的硬化现象。相比之下，镇静钢质优而匀，塑性和韧性都好。适合于桥梁、建筑等工程结构，实用能力好，价格相对也很便宜，性价比高。
由于组织架构的原因，Q235钢在大气、海洋、土壤中会发生电位腐蚀，这种环境下的水蒸气和各种盐离子极大地削减了钢材的寿命，使钢材发生腐蚀断裂。造成了庞大的经济损失。金属及合金材料被普遍应用于各行各业，凡是有金属及合金材料的地方，就会发生某些特定的程度上的腐蚀，对人们的生活造成一定的影响和损失。Q235钢由于其优秀的含碳量从而被广泛地应用到海洋的工作环境当中，然而，Q235钢在海洋使用的过程中会被海水中的水和盐离子所腐蚀，从而大大削减了海洋设备的腐蚀寿命。
Al涂层的腐蚀产物难溶于水，因此Al的涂层对钢铁基体的防护寿命比Zn的涂层长得多。Al涂层的腐蚀产物为致密的Al2O3薄膜，产生自闭作用，有效地降低了腐蚀速度，阻碍了腐蚀的进一步进行。Al的相对密度比Zn的低得多，所以当喷涂相同厚度的涂层时，使用Al的量要比Zn少的多，节约了很多成本。由于Al涂层特殊的组织构成，即为被绝缘性能好的氧化物薄膜包裹的片状物所组成，导致Al涂层如果出现点蚀，或者出现机械损伤，Al涂层的防腐能力将会大幅度的降低[10]。在海洋的环境中，喷Al涂层使用于飞溅区，不适用于潮差别区。喷Al涂层表面和内部分布大量致密的Al2O3薄膜，但Al2O3薄膜导电性差，电极电位较基材正，当涂层受到破坏时，基材容易被腐蚀。所以当进行喷Al防护施工时必须要求涂层厚度较厚且封闭性能好，否则将会出现“褐斑”锈蚀现象。
吴明和苏景新等人[11-12]对Q235钢腐蚀进行了研究，金铎等[13]研究了Q235钢在模拟淡水大气、海水大气和盐水大气３种环境中干湿交替条件下的腐蚀速率，根据结果得出，Q235钢在海水大气的条件下腐蚀速率最快。赵丹等[14]采用静态浸泡试验的方法，研究了Q235钢在模拟海水全浸区的腐蚀速率。黄璐等[15]研究了海水模拟溶液中硫酸盐还原菌对Q235钢的腐蚀影响，海洋腐蚀的破坏力惊人，年年都会造成巨额的经济损失[16-18]。因此，世界世界各国的科学家都都为寻找开发新型海陆钢和探索更加优秀的表面涂层防腐技术进行大量的研究并艰苦地工作[19-20]。
何培龙等人[21]通过采用金属涂层的冷喷涂技术在5083铝合金表面喷涂锌粉，研究之后发现镀层与5083基体结合致密，通过研究之后发现结合得如此致密可以有效地保护基体。深度研究金属被腐蚀时的各种试验的机理和各种外因对试验的影响，目的是有方向性的、精准性地掌握金属腐蚀的技术，从而找寻出处理问题的方法。
Zn通常作为热喷涂防腐技术的领域中应用最早并且是最多的涂层材料。到目前为止，利用电弧喷涂Zn涂层仍然是在大气环境中和淡水环境下钢铁构件防腐的主要工艺之一。Zn涂层对钢铁基体的腐蚀防护作用大多数表现在以下三个方面[36]：
(1)物理屏蔽锌涂层将钢铁基体和腐蚀介质隔离开来，避免了基体与腐蚀介质的直接接触。
(2)牺牲阳极的阴极保护法。当电弧喷涂Zn涂层破损之后，露出钢铁基体时，基体和Zn涂层构成微电池，此时的Zn涂层中的Zn由于金属活泼行较高作为阳极首先与水和盐反应而腐蚀，从而对基体起到牺牲的保护作用。
(3)腐蚀产物的阻塞。Zn涂层被选择性腐蚀产生缝隙，随着腐蚀的进行，腐蚀产物在缝隙中堆积并膨胀，从而阻碍了化学反应的进一步进行。Zn涂层的防护寿命与涂层厚度成正比，但是在如海水等有氯离子存在的环境中，Zn涂层因出现点蚀或者不均匀腐蚀而逐渐变薄。Zn涂层被腐蚀时首先会产生ZnO，然后ZnO发生水化或碳酸化反应生成碳酸盐化合物，在氯离子侵蚀下，极易溶的氯盐化合物代替难溶的碳酸盐化合物，腐蚀的产物疏松溶解，从而会使Zn涂层不断地被无辜消耗，涂层失去对基体的保护能力。Zn涂层在腐蚀过程中易起泡，致使涂层与基体的粘附性差。这些原因所导致Zn涂层耐蚀性不高。此外，热喷涂Zn涂层会导致严重的环境污染，现场的施工条件恶劣，ZnO粉尘有较强的毒性，严重危害实施工程人员身体健康。因此，热喷涂Zn涂层在海洋环境中的建筑结构物应用日渐减少，逐渐被防腐性能更好的Al以及其合金涂层所替代。
陈永雄等人[22]在对低碳钢铁基体上利用电弧喷涂的技术，将配制好的Al-Zn-Si合金涂层喷涂到基体表面所产生的现象，其研究中提出了利用电弧喷涂技术喷涂Al-Zn-Si合金涂层在大气或者海洋中的表面晶粒耐腐机理主要是：
铝锌合金涂层材料主要是由片层状的铝锌合金粉层层堆叠而形成,通常在鳞片状合金粉间隙中填充着无铬钝化剂钝化后产生的络合物, 因而形成致密膜层,有效地阻止了水、氧气与氯离子等腐蚀介质渗入,从而避免了金属基体与腐蚀介质的非间接接触发生腐蚀。
Al的电化学保护作用，即Al的活性比铁高，通常能够更好的起到牺牲阳极的保护作用。
Al、Zn与大气中的氧生成氧化膜且与大气中的水分生成凝胶状水化物而起到钝化保护作用。
涂层把基体和环境隔开，起到屏蔽作用。但这个观点有待完善，一般来说，用作牺牲阳极的材料，除了要求与被保护金属之间的有效电位差要大以外，在使用的过程中还应具备电位稳定、阳极极化小、溶解均匀、表面无高电阻硬壳的特点[25]。
同时，Al-Zn-Si合金涂层兼具了Al涂层牺牲阳极的阴极保护作用和 Zn 涂层的钝化保护作用，同时Si元素的添加，增加了涂层与基体的结合强度，减少了基体与涂层的孔隙[23]。
董立先对钢铁基体表面电弧喷涂铝及铝锌涂层进行了动态腐蚀实验[24],以失质量法计算了腐蚀速度,并发表了其探讨腐蚀机理的探讨结果。他们采用了SEM技术对铝以及铝锌涂层在环境中腐蚀前后的表面粒子形貌进行了观察,同时也对铝以及铝锌涂层的粒子表明上进行了能量图谱的分析,他们采用了系统的电化学测试了铝涂层的自发腐蚀时的电位。通过实验，根据结果得出,在3%NaCl水溶液中铝涂层的耐腐蚀程度要比铝锌涂层更强，其防腐效果更佳。
陈立章等人主要研究了铝锌硅镀液对带钢的浸蚀性[1]，在相同的浸锌温度下，将不同厚度的带钢浸入铝锌硅镀液中，经过有效的时间后再取出，通过对其在不一样的温度下和大气湿度的情况下，对铝硅锌的粒子晶粒的表层进行呈相处理，随即将各种对比试验的试验数据拿出进行鲜明地对比；通过实验发现，铝锌硅镀液对带钢的腐蚀形式为点蚀和均匀腐蚀同时存在，其中点蚀所带来的危害更大。
热喷涂技术是一种金属以及其他各种金属合金材料的表面腐蚀与防护以及表面深度晶粒改性的表面粒子中的处理的技术。热喷涂技术的原理是利用了一种现有的热源，将所要喷涂的材料加热到熔融或者半熔融状态[25]，使喷涂材料雾化之后变成熔滴。然后通过对空气的压缩，将熔滴以一定速度喷射到经过预处理的基体表面上。可通过热喷涂技术制备具有尺寸恢复、绝缘、生物功能的涂层。其中，电弧喷涂由于其生产效率高，涂层与基体结合强度良好，安全性高，节能环保，喷涂稳定性很高等优点被大范围地应用。国内外大量的实验研究与实践经验表明，近年来，电弧喷涂在部分领域已经逐步替代等离子喷涂与火焰喷涂等方法，其所占市场占有率正在逐年增加。
喷涂的工艺操作程序少，工艺比较好控制。同时能在出错的时候以最快速度修复，能够大大减少喷涂加工时间。
喷涂的适应性很强，在各种场合都能够直接进行喷涂，正常情况下不会受工件尺寸大小及场地所限制。
这种工艺适用各种基体材料的零件、可以在所有的固体基材的表面上制备各种防护性的涂层和功能性涂层[27]。
电弧喷涂技术是上世纪八十年代兴起的热喷涂技术中的新兴的技术，应用的领域很广，进而发展迅速，成为热喷涂中最受重视的技术之一。电弧喷涂是一般是用两根金属丝材，通过它们加热之后的耗损的电极，利用它们之间所产生电弧的能量（3800℃左右）熔电极的材料，把所要喷涂的材料加热到融化或者半融化的状态[1]，利用空气压强使喷涂材料雾化成熔滴，然后通过压缩空气将熔滴以一定初始速度喷涂到经过事先处理过的基体表面上面，利用较大压强的压缩空气雾化并将其喷涂到基材上的一种热喷涂方法。因其把电弧当做热源，所以工艺一般要求被喷涂的材料必须为金属导体，具有较强的导电和导热性。所谓的物理结合即涂层与基体的结合是由于范德华力引起的[28]。因此提高电弧喷涂涂层结合能力的一个办法是喷砂表面预处理后立即进行喷涂，此时的基体表面活性高、清洁度高，因而范德华力很大，结合力很大。采用电弧喷涂技术制备的涂层的成分可能与所用合金丝材的成分有所差异，这通常是由电弧喷涂的喷涂方式所引起，喷涂的金属或合金丝材在被电弧加热成熔滴的过程中，是不可避免地金属熔滴会发生气化、氧化和飞散。当被雾化的金属以及合金微粒被压缩空气喷射到工件表面的时候，金属以及合金微粒撞击在基体表面会发生变形，成薄片状堆积，因此采用电弧喷涂的技术制备涂层的结构是层状。
在喷涂的过程中，由于被雾化的金属及合金微粒被喷射到基体表面时的凝固速率极快[25]，当参数无法控制的时候，电弧喷涂制备的涂层将具有许多孔隙的存在[24]。电弧喷涂涂层的这种多孔性在使用性能上将会受到一定的影响，尤其是在涂层在腐蚀环境中，腐蚀介质容易通过涂层中贯穿的孔隙进入材料基体，大大地影响了涂层的耐蚀性能。因此，在一般工程应用中，可以对电弧喷涂涂层进行封孔后再来处理来保证涂层的耐蚀性能。
自1922年英国首次将电弧喷涂技术应用于工程材料实际至今，电弧喷涂技术的发展已经经历了将近百年的光辉历程。在这期间，电弧喷涂设备与喷涂材料的各种改进与快速地发展，包括了喷枪、送丝机构、喷涂电源等等，大大地提高了涂层材料的质量，加大了电弧喷涂技术的广泛应用场景范围[29]。目前，欧美发达国家已广泛地利用电弧喷涂锌、铝及其合金，目的为了进行钢铁的长效防护，并且不断地开发相应的材料与设备，制定出了工业及质量检验标准。电弧喷涂一般适用于用于耐大气腐蚀的、耐高温抗氧化同时硬度较大难镀层的防护性涂层。我国的电弧喷涂研究起步较晚，但近十年来，电弧喷涂技术逐渐在煤炭、电力和交通等行业中获得了广泛的应用，电弧喷涂技术的长期经济性优势已得到专家们广泛的认可[30]。
虽然电弧喷涂技术已得到了广泛的应用，但是在限制其应用的因素还在，也就为电弧喷涂技术的研究方向指明了道路[31-32]。 电弧喷涂技术通常在省钱的方面，虽然与大部分的喷涂技术相比，具有节约涂层的材料、能源利用率高等特点，但是在低碳生活的今天，应该追寻更加低碳的电弧喷涂方法，做到既节能又高效的喷涂。
自锌铝合金被应用于腐蚀防护以来，各国的研究人员对热喷涂Al-Zn-Si合金涂层的制备以及其耐蚀性能进行了广泛的探索与研究。早期的人们对Al-Zn-Si系防腐蚀涂层的研究大多数集中在热浸镀工艺上，BathelehelTl钢铁公司通过实海暴露实验对不同Al含量的热浸镀Al-Zn-Si合金涂层进行耐蚀性能研究[37]，近些年来，电弧喷涂Al-Zn-Si合金涂层慢慢的变成了海上的大型钢结构件腐蚀防护首选工艺之一。研究表明，电弧喷涂Al-Zn-Si合金涂层既可以兼具纯Zn、纯Al涂层的优点又能补足二者的缺陷。研究之后发现，当涂层中的Al含量为13%～35%时，不存在涂层在喷涂过程中ZnO烟雾过多的问题，“底锈”缺陷有所缓解，解决了Al涂层的破损、不耐点蚀等问题，且涂层能充分地发挥Zn涂层的阳极保护作用，还可以充分的利用Al涂层形成致密连续的氧化薄膜，涂层的耐蚀性能够获得很大改善，其腐蚀防护的寿命是Zn的7倍，Al的1.5倍。因此，人们对取代纯Al、纯Zn的电弧喷涂Al-A合金涂层的研究与开发越来越重视。
如图2-1所示a1、a2，…，an为输入向量的各个分量；w1，w2，…，wn为神经元各个突触的权值；b为偏置；f为传递函数，t为神经元输出。
通过以上的图片看出，偏置上的信息函数很轻易地被强行加在WA上作为对信息技术传导的一个激活的函数上的另一个输入时的分量，实际上偏b也是一种权值，一般它的输入始终是1，这就能够保证了与权值的相乘之后，数值仍然是b。通常在网络工程的设计中，偏置起着举足轻重的作用，它使得激活函数的图形可以左右摇摆，进而还可以对更多情况下的问题进行全方位的解决。BP（Back Pro-pagation）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。
标准BP神经网络模型的拓扑结构由三个神经元层次组成,其最下层称为输人层,最上层称为输出层,中间层为隐含层。在BP网络的样本训练过程中，通过调试迭代步数和最大步数、传递函数、训练函数、以及学习目标，重复以上传递过程，将导致各层的权值不断调整，当网络的输出误差减少到可接受的程度，或者预先设定的学习次数时，停止学习过程。
由于人们对金属腐蚀的防护，从而对金属合金涂层进行科研方面的探索，合金涂层的确给人类带来了金属防护的曙光。金属防护无处不在，它联系着我们的生活，它可以使金属具有更长的寿命，使人们节约更多的能源与金钱。而最初人们将锌当做牺牲电极的方法用来保护金属，但是随着科学技术的进步，锌的牺牲方式产生更多的有毒物质，并且成本过高。通过进一步的研究，人们又发现铝生成的氧化铝薄膜能有效地阻隔氧气，进一步对铝锌合金加以研究，而硅的加入，使铝锌硅合金具有每个方面的优点。过去使用热浸法来镀铝硅锌的镀层，但是又会产生横向，纵向的云纹缺陷。通过实验去获得铝锌硅镀层的各种各样的性能既费时又费力，人工神经网络的引用，通过BP智能算法，利用软件模拟实验，通过简单的镀层几种常数，则可在最短的时间用最快的速度来得到我们想要的参数，确保我们下一步的电弧喷涂的顺利进行。
正交试验是一种能够简化需要考察三个或三个以上试验因素的实验方法。因为在实际在做的工作或实验研究中，多个试验因素使试验的设计、实施、分析都过于复杂，工作量较大，还可能因试验条件有所限制而很难付诸实践。
正交试验是一种高效率试验方法，它能够准确的通过实践经验或实验研究确定多个因素，每个因素确定多个水平，然后利用正交表进行多因素排列组合试验，根据分析试验结果来获得最优水平组合。正交试验选择试验因素组合时，从部分代表全面的方面出发，只通过有代表性的部分试验因素组合试验即可分析整体实验的情况[34]。
本文正交试验目的是为得到电弧喷涂 Al-Zn-Si 合金涂层最优喷涂参数并研究电弧喷涂参数对涂层基本性能的影响。涂层重要的基本性能包括结合强度和孔隙率。因此本文正交试验采用结合强度和孔隙率作为试验评定指标。
在确定试验因素前，应首先了解该类试验中的影响因素中可能对试验的评定指标有较大影响的因素，对其影响指标的规律不太确定的因素及前人未考察过的试验因素。试验因素确定后，可根据实践经验、前人实验研究结果来确定各因素的不同位级水平，一般每个试验因素的位级水平建议还是不要超过五个。因此本文电弧喷涂工艺参数的优化选定了四个试验因素进行正交试验，这四个试验因素对涂层性能的影响均较大，试验因素为：喷涂电压、喷涂电流、喷涂距离、空气压力，每个工艺参数选取4个水平
人工神经网络能够最终靠实验的数据作为计算的基础，经过有限的迭代计算，从而获得一个可以推测实验数据的数学模型，运用颇为广泛，很适合材料科学工程的非线性的实验。在如今的材料科学与工程的研究领域，应用最为广泛的应该是是BP网络，很多预测达到了预期目标，是对映射的能力和学习的算法研究的最为深入的网络。BP网络拥有非常良好的自学习、自组织、自适应的能力和大脑拥有相同的容错率还有丰富的联想能力[33]。
本次试验采用的是BP神经网络，在他们实验数据的基础上，分别建立电弧喷涂的模拟各项参数与涂层的孔隙率和结合强度的关系ANN模型。研究用电弧喷涂在Q235钢上喷涂Al-Zn-Si涂层行为，将喷涂电压、喷涂电流、喷涂距离和空气压力作为该网络的输入，孔隙率和结合强度作为网络的输出[34]。
本文的学习样本电弧喷涂在Q235钢喷涂Al-Zn-Si涂层性能数据，如表3-1所示，总样本数为16组，其中1~14组作为训练组，第15、16组作为检验组。
准确的说, 对于BP网络一定是自动归一化的, 其他的网络不会归一化, 也不会考虑归一化.Newff在创建网络时, 归一化的mapminmax就是这里面的默认函数之一至于归一化的目的是消除异常值的影响, 对于某个并不了解或者实验的数据, 归一化是必须的, 或者更具体的说是对于BP网络是必须的;当然也可以取消归一化。为客服这一缺点，必须先对输入数据来进行归一化处理，同时对输出数据来进行反归一化处理，使其输入值在[–1，1]之间。样本输入和输出数据按照如下公式进行归一化（3-1）和反归一化（3-2）处理：
本文的方法是交叉验证，然后调参数，选择可扩展性最好的那一个。其次，由于是单隐含层，对于单隐含层的BP网络的隐含层节点数的选取可以借鉴公式（3-3）：
式中：T 是信息网络中隐蔽含云层节点数；m是信息技术输入的云层节点数；n为信息技术网络输出层节点数；a取一到十的整数。
通过细心观察公式（3-3）可知，数字建模的模型中信息网络技术隐含云层节点数在三到十二整数范围内选取，但该公式并不是绝对的，只是作为参考，隐含层节点数具体的选取取决于实际训练效果情况。本文孔隙率、结合强度的模型都是单隐含层，单隐含层的网络非线性映射能力很弱，一般是随着隐含层层数的增加，精度的提升越来越小，直到微不足道，当然，也不能单一追求精度。如果有相同的情况，经过深思熟虑之后，可优先考虑使用调整参数的方法对其进行下一步的分析。经过多次训练，最终确定节点数为3~12，孔隙率、结合强度在不同节点数相对误差如表3-2所示。根据表3-2绘制了不同节点数误差图，孔隙率节点误差图如图3-1所示，结合强度节点误差图如图3-2所示。
