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1.
2.
采用两种基于人工神经网络(ANN)的经验学习方法,即双层感知器(DLP)模型和Elman反馈(EF)模型,分析应力腐蚀破裂(SCC)数据,预测奥氏体不锈钢在高温水(HTW)中的SCC敏感性,对304不锈钢(SS)和316SS的两组SCC数据,DLP模型经过长时间的训练周次并不收敛,而EF模型在有限的时间内收敛到一稳定值。304SS和316SS的SCC敏感性依赖于温度(T)、溶解氧浓度(DO)、氯离子浓度([Cl^-])以及电位(E).采用EF模型,待预测样本数据被包含在训练数组里(方法Ⅰ)比不包含(方法Ⅱ)的情况有更高的预测率.用于EF模型的SCC阈值(ThV)影响预测率,当ThV≤0.6时,对304SS而言,预测率的范围大约是0.66~0.90(方法Ⅰ),0.60—0.79(方法Ⅱ);对316SS,预测率范围约为0.81~0.98(方法Ⅰ),0.78~0.90(方法Ⅱ).从预测率平均值来看,预测率服从正态分布,0.5应为最佳阈值.EF模型对定性预测ASS在高温水中的SCC行为有较高的预报率,是一个很有用的工具。 相似文献
3.
对核电用奥氏体不锈钢进行固溶和敏化处理,对部分固溶试样进行Fe 和He 辐照,随后测量了4种处理状态试样的再活化率(EPR),并观察表面形貌.结果表明:经He 辐照试样出现了2.88%的再活化率,敏化试样的再活化率是19.5%,固溶试样和经Fe 辐照试样的再活化率为0.离子辐照试样的表面形貌与固溶或敏化试样完全不同. 相似文献
4.
电镀Zn-Ni和化学镀Ni-P交替镀层的抗腐蚀性能 总被引:2,自引:2,他引:0
为了提高铸钢基体的耐腐蚀、耐磨性能,通过在铸钢基体上沉积化学镀Ni-P和电镀趾Ni的交替镀层的方法获得了一系列多层镀层。考察了多层镀层的外观和在5%NaCl中的抗腐蚀性能。研究表明,化学镀Ni-P在电镀趾Ni层上的沉积以及在铸钢基体上沉积Zn-Ni与Ni-P的交替镀层是可行的;所有交替镀层的耐腐蚀性优于相同厚度的Ni-P化学镀层;亚层厚度为1μm和2μm的交替镀层比相同厚度的Zn-Ni单层镀层的耐腐蚀性更为可靠;镀层厚度相同且Ni-P亚层的厚度超过0.5μm时,交替镀层的耐腐蚀性随着层数和Zn-Ni亚层厚度的增加而增加,这主要是多层效应的结果;在长达1a的浸泡腐蚀试验期同,所有镀层的外观都是令人满意的,都没有出现鼓泡和剥裂现象。 相似文献
5.
6.
用磁控溅射法在Si基底上制备了不同调制波长的SiC/W纳米多层膜。利用小角度X射线衍射技术(LXD),详细研究了其中典型的多层膜的调制周期性,各子层的厚度及界面平整度等界面微观结构。结果表明:磁控溅射法制备的纳米多层膜具有较好的周期结构及陡峭的界面梯度,由衍射峰位置计算出的界面不均匀度与子层厚度之比一般在5%以内。另外,对于小角度X射线衍射谱线中的所谓峰分裂现象进行了分析和计算。 相似文献
7.
8.
9.
铸造铝合金激光表面改性金属-陶瓷梯度层 总被引:6,自引:1,他引:6
利用5kW CO2横流激光器对铸造铝合金表面先后预置不同成分粉末进行两次激光辐照扫描,成功地制备了Ni/WC和Cr/WC表面改性梯度层,并运用XRD、EDXS和SEM方法对激光表面改性梯度层的组织结构进行观察分析。发现经第二次激光扫描过程后在激光改性梯度层中因合金元素之间的反应,产生了大量的金属间化合物,激光改性梯度层的组织除α-Al、Si和WC外,在Ni/WC激光改性梯度层中,金属间化 的主要为Al3Ni2和Ni3Al,Cr/WC激光改性梯度层的金属间化合物为Al9Cr4和Cr9Al17。另外,显微硬度测试表明,自基体至改性层表面激光改性梯度层内显微硬度呈现连续变化趋势,而单次激光表面合金化层在与革体的交界处存在硬度突变。 相似文献
10.