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81.
目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。 相似文献
82.
目的 研究2种防护涂层体系在湿热海洋环境下自然暴露3 a的防护性能劣化规律。方法 确定试验件为钢–铝(钢)螺接连接件,试验地点为海南万宁,并按周期测得不同暴露时间下涂层A和涂层B的外观形貌、色差、光泽度、表面傅里叶红外光谱、电化学阻抗的相关数据。通过对比分析测试结果,判断2种涂层在不同暴露时间下的劣化程度,并最终得到其劣化规律。结果 涂层A自然暴露1 a老化严重,紧固件区域涂层剥落,平板区域失光率约为75%,阻抗模量降低5个数量级,色差ΔE~*为5(轻微变色),涂层有机基团老化降解严重。涂层B自然暴露2 a,老化较严重,紧固件区域涂层剥落、生锈,平板失光率约为20%,阻抗模量降低2个数量级,色差ΔE~*为11(严重变色),涂层有机基团轻微老化降解。结论 对于螺钉连接结构,连接区域不仅更容易被腐蚀,而且增加了附近平板区域的不一致性。涂层体系B的保护能力优于涂层体系A,涂层体系B的有效保护时间约为2 a,而涂层体系A则不到1 a。 相似文献
83.
叙述了用物理气相沉积技术制备的硬质耐腐蚀磨损防护涂层的研究进展。重点介绍了腐蚀磨损耦合工况特性和作用机理,单元、多元掺杂氮化物涂层,高熵氮化物涂层,多层、纳米多层、纳米复合、梯度氮化物涂层耐腐蚀磨损性能研究,非金属元素/金属元素掺杂DLC涂层、多层复合DLC涂层耐腐蚀磨损性能研究,并对涂层改性、强化机理和腐蚀磨损失效机制进行了总结。最后,提出了未来物理气相沉积硬质耐腐蚀磨损防护涂层重点发展的方向,应重点发展涂层组元/结构设计、力–电耦合损伤机理研究、高效率研发设计、涂层先进制备装备与评估体系等方面的能力。 相似文献
84.
85.
86.
目的研究铝合金两种防护涂层在5%NaCl盐雾环境下的腐蚀疲劳性能。方法针对在两种涂层防护作用下的2024铝合金连接结构,开展实验室加速试验,采用"腐蚀环境-疲劳加载"交替循环的试验模式,得到铝合金两种防护涂层在5%NaCl盐雾环境下的腐蚀疲劳寿命值,对比分析涂层体系对铝合金连接结构的腐蚀疲劳寿命影响。结果 5%NaCl盐雾环境对于铝合金连接结构疲劳寿命有较大影响,相较于传统涂层,纳米涂层在5%NaCl盐雾环境下的防护效果更好。结论纳米涂层表面破坏后快速生成的致密氧化膜能有效提高涂层的耐蚀性能。 相似文献
87.
以8种船用电子设备防腐涂层为研究对象,开展西沙户外暴露试验和氙灯光老化试验。从外观评级、光泽度、色差3个方面进行了评价与对比分析,探讨了涂层材料在2种试验条件下的老化现象及其差异性,研究了其在不同应力条件下的老化特征及老化原因。结果表明,参试涂层体系西沙户外2 a的老化程度高于氙灯光60 d的老化程度。 相似文献
88.
89.
90.
通过湿化学法从废旧锂离子电池中回收得到Li+、Co2+的硝酸溶液,以此为钴源,与Ni(NO3)2.6H2O、Mn(NO3)2按化学计量比混合,用草酸盐共沉淀法制备草酸盐前驱体,然后按Li过量5%加入Li2CO3混合,在空气中于800~950°C煅烧15 h得LiCo1/3Mn1/3Ni1/3O2,研究了煅烧温度对材料结构、形貌以及电化学性能的影响。结果表明,900℃保温15 h制备的LiCo1/3Mn1/3Ni1/3O2正极材料,为理想的(α-NaFeO2层状结构,颗粒为大小均匀的球形,在2.5~4.3 V的电压范围内,以0.1 C的恒定电流进行充放电,其首次充放电比容量分别为194.3和150.9 mAh/g,10次循环之后的容量保持率为89.9%,放电比容量为135.0 mAh/g。 相似文献