采用不同模型预测低碳Fe–Ni合金等离子熔覆层的冲击韧性

采用等离子熔覆法在Mn13高锰钢上制备了低碳Fe-Ni合金层。以熔覆电流、喷头移动速率、离子气流量和热处理温度作为输入参数,以冲击韧性作为输出参数,建立了BP(误差反向传播)神经网络模型和粒子群算法优化(PSO)BP神经网络模型,并跟冲击韧性与热处理温度之间的线性回归模型进行对比。结果表明,线性回归模型、BP神经网络模型和PSO-BP模型的平均相对误差分别为7.06%、6.12%和3.03%。PSO-BP模型的预测结果与实测值的误差较小。     

搭接率对等离子熔敷铁?镍合金涂层的组织和耐磨性的影响

采用等离子熔敷技术在高锰钢表面制备Fe-Ni合金涂层,研究了搭接率对涂层的显微组织结构、显微硬度和耐磨性的影响。结果表明:不同搭接率下,Fe-Ni合金涂层都与基体结合良好。随着搭接率增大,组织生长趋势明显,晶粒变得粗大。Fe-Ni合金涂层以α-Fe相为主,还有Co_3Fe_7和FeNi金属间化合物存在。搭接率为30%时,Fe-Ni合金涂层析出的强化相分布均匀,平均显微硬度最高,耐磨性最佳。     

锂离子电池参比电极优化及析锂边界电位探索

通过研究不同电流密度对电镀法制备参比电极的影响,提出了阶梯电流电镀方法.实验结果表明:小电流密度下制备的参比电极电位稳定但容易脱落,大电流密度下制备的参比电极结合牢固但电位稳定性差,阶梯电流法所制得的参比电极稳定性和精准性更好.采用优化的参比电极探究了不同充电倍率下充电负极的析锂电位.结果表明:充电倍率越大负极越容易析...