锌铝镁镀层钢板前处理与电泳性能研究

以镀锌钢板作为对比,考察锌铝镁钢板涂装前处理和电泳性能.结果显示:锌铝镁钢板的脱脂性能与镀锌钢板相近,磷化膜外观、膜重、覆盖率和结晶尺寸与镀锌钢板差异较小,电泳漆膜外观、膜厚、附着力和耐冲击性与镀锌钢板一致,但电泳漆膜的杯突极限性能和划线循环腐蚀性能优于镀锌钢板.     

属性与属性值合一的数据约简算法

提出一种数据约简算法.该算法从决策表中条件属性的等价类族考虑,分析决策值的等价类族,在约简过程中,可同时进行属性约简与属性值约简.与基于分析法或区分矩阵的传统约简等算法相比,本文算法可省略属性值约简中繁琐的比较过程,减少比较次数,提高约简效率.     

4种典型热镀锌板表面钝化膜耐腐蚀性能研究

目的 分析4种热镀锌板钝化膜体系成分,考察不同钝化膜的耐腐蚀性及防腐机理。方法 通过SEM、XPS、GDS、红外光谱、润湿角,分析了4种钝化膜的微观结构和化学成分。通过电化学、中性盐雾、循环盐雾试验,验证了镀锌板钝化膜的耐腐蚀性。结果 耐指纹膜、自润滑膜、全无铬钝化的主体均含Si和O,膜厚约1 μm,耐指纹膜中还含有Sn和P,自润滑膜和全无铬钝化中含有较多的P和Sn,三价铬钝化膜主要含有Si、O、Cr、C、P,膜厚仅为0.05 μm。4种钝化膜的成分分布与光整坑有较强的对应关系,光整坑中成膜较厚,光整坑外部出现明显的Zn元素强度,说明该处钝化膜较薄,三价铬具有最优的疏水性,全无铬和耐指纹也具有较好的疏水性,自润滑板疏水性较差,三价铬钝化的自腐蚀电流密度为0.97 µA/cm²,全无铬、自润滑、耐指纹的自腐蚀电流密度依次为1.6、2.3、2.6 µA/cm²。全无铬中树脂交联密度较高,三价铬钝化存在致密的氧化物膜,疏水性较好,对去极化剂的阻隔能力也更强,电荷在界面转移阻力较大,而耐指纹板和自润滑板存在部分孔隙,所以其平面耐腐蚀性稍差。在循环腐蚀过程中,由于存在干湿交替,高盐环境对钝化膜的持续攻击时间较短,故4种钝化膜在循环腐蚀过程中平面处的耐腐蚀性均优于中性盐雾环境中,盐雾结果与电化学结果有较好的一致性。结论 不同表面膜耐腐蚀性有一定区别,三价铬和全无铬具有较优的耐平面腐蚀性和划叉腐蚀性。     

基于软超球体的高维非线性数据异常点识别算法

在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体的边界.通过检测待识别样本映射到特征空间的位置信息来判定过程参数的设定值是否为异常点,从而避免出现批量的产品质量问题.以某类汽车用钢为应用实例,对实际生产数据进行检测,证明了所提出的基于软超球体的异常点识别算法对于高维的非线性数据具有良好的检测能力.     

应用超声显微镜技术检测饰品镀金层厚度

贵金属饰品市场常出现掺假黄金侵犯消费者权益事件,实验室常用X射线荧光光谱法(XRF)检测饰品元素含量,但此法对于表面覆盖层较厚的样品存在局限性。本文利用超声显微镜对银镀金和铜镀金样品进行测试,得到超声衰减系数与表面镀层厚度间的关系曲线,能够实现对镀层样品厚度的定量分析,在无损前提下得到贵金属样品内部信息,对于未来珠宝检测行业具有重要指导意义。     

热浸镀Zn–6Al–3Mg合金在循环盐雾环境中的腐蚀行为

通过塔菲尔曲线测试和循环盐雾腐蚀试验对比了热浸镀锌铝镁合金钢(ZM275)和热浸镀纯锌钢(GI275)的耐蚀性。分析了两种材料在盐雾腐蚀不同周期后的宏观形貌、质量损失、微观形貌及腐蚀产物组成。结果表明,ZM275的耐蚀性优于GI275。     

基于声发射检测技术的转炉耳轴轴承故障诊断

以转炉耳轴轴承为研究对象,将声发射技术应用于转炉耳轴轴承的故障诊断中,提出了应用主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的故障诊断方法。首先,对声发射信号的特征量进行主成分分析,得到更能反映设备状态的综合特征参数,然后将新的特征参数输入到最小二乘支持向量机中进行状态识别。利用在实际生产过程中采集到的转炉耳轴轴承声发射数据进行方法验证。结果表明,新方法能够有效区分出转炉耳轴轴承的故障模式,识别的总体正确率可达97.8%。     

基于高维空间流形变化的设备状态趋势分析方法

以机械设备的运行状态为研究对象,提出一种基于高维空间流形变化的趋势分析方法.该方法将一维时间序列重构到高维相空间中,利用相点邻域的切空间信息逼近流形的局部几何结构,从而得到描述流形变化的切方向矩阵;通过多向主元分析方法对不同状态下的流形切方向矩阵进行计算,获得各个状态的权重得分,从而实现对设备状态变化的趋势分析.对混沌信号添加幅值大小不同的冲击进行数值仿真试验,与LYAPUNOV指数、近似熵等传统非线性分析方法相比,该方法能够更有效地描述系统状态变化的过程.将该方法应用于轴承外圈故障的振动信号分析中,成功地刻画了轴承疲劳劣化的趋势.     

基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法

为了有效地去除信号中的宽带噪声,提出了一种基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法.根据噪声成分与信号特征成分之间的不相关或弱相关特点,自适应地确定稀疏分解的终止条件,实现信号的稀疏表示.降噪过程中使用染噪信号构造学习样本,由信号的自适应稀疏表示和原子库的更新迭代实现原子库的训练.染噪信号在训练后的原子库上进行自适应稀疏表示,实现信号的噪声去除.仿真信号和齿轮振动信号的降噪试验表明:该方法具有比小波阈值降噪、匹配追踪降噪方法更好的降噪性能,能够有效地去除信号中的宽带噪声.