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目的为避免EIS,EN技术可能出现的问题,建立一个准确、高效的评价模型,以探究现役军用有机涂层防护性能。方法利用电化学阻抗谱(EIS)、电化学噪声(EN)技术分析了两种军车有机涂层在循环暴露试验中的腐蚀行为,提取低频阻抗模值|Z|_(0.1 Hz)与涂层噪声电阻R_n两种电化学评价参数作为自组织神经网络(SOM)的输入训练样本,同时结合支持向量机(SVM)方法建立涂层防护性能组合分类器。结果将涂层失效过程自适应地分为涂层防护性能良好、防护性能下降、基本失效三个阶段。结论所建立的SOM-SVM组合分类器对于辅助分析涂层防护性能具有可行性。 相似文献
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目的研究我国东南沿海环境对我军车辆装备涂层的影响。方法根据近海试验场所提供的温湿度、氯离子浓度、辐照总量等相关数据,当量转化为光照、温度、湿度、化学介质四种环境因子,依据GJB150A—2009《军用装备实验室环境试验方法》裁剪制定了依次进行湿热辐照试验、中性盐雾试验和酸性盐雾试验的实验室模拟方法。结果相同试片在实验室模拟环境与实际环境中表现出的电化学特征较为一致。结论该试验设计能较好模拟当地实际环境影响,为在该地区服役的车辆装备有机涂层的使用寿命预测、涂层防护与防腐蚀保养等技术研究提供了重要依据。 相似文献
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目的 避免由于腐蚀破坏车辆装备冷却系,使车辆不能维持良好的工作状态,并缩短装备的使用寿命,建立一个准确、高效的预测模型,以实现对车辆装备冷却系腐蚀预测。方法 在传统GM(1,1)模型基础上,结合背景值构造优化与新陈代谢思想,建立一种新陈代谢加权不等时距模型MUGM(1,1,λ)。此外,还引入遗传算法优化BP神经网络模型对MUGM(1,1,λ)模型进行残差修正,建立灰色补偿BP神经网络优化组合模型。结果 基于优化组合模型对冷却系用铸铁材料腐蚀预测的平均误差为0.43%,模型精度为一级,预测精度高。结论 所建立的灰色补偿BP神经网络优化组合模型对于车辆装备冷却系金属腐蚀预测具有可行性。 相似文献
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目的验证离散小波分解在军用车里有机涂层防护性能评价中的有效性。方法通过设计并完成多因子综合环境下的循环加速腐蚀试验,测得军绿有机涂层在每个试验周期之后的电化学噪声数据,并应用改进的小波能量分布图谱(EDP)计算方法,联合d1—d8小波细节系数对涂层性能进行评价。结果 d1晶胞标准差从初始状态的2×10~(-11) A/cm~2增长到第6周期的7.98×10~(-11) A/cm~2,最后又下降到2.51×10~(-11) A/cm~2。由EDP分析结果可知,前3周期为军绿有机涂层腐蚀前期,相对能量主要分布在d7、d8晶胞,涂层可以为基底金属提供有效防护;4—7周期为腐蚀中期,噪声电流振动幅度和频率有较大波动,相对能量分布转移至d1、d2晶胞;8、9周期为腐蚀后期,相对能量在d1—d4之间分散开来。结论基于周期的小波能量谱方法可以明显描述军绿有机涂层腐蚀过程中的变化情况,是一种有效的涂层性能评价方法。 相似文献
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