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题名基于人工神经网络的三价铬基转化膜腐蚀失效演变规律
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作者
高俊杰
刘侠和
王梅
王利蓉
杨瑞敏
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机构
东北大学冶金学院
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出处
《材料与冶金学报》
CAS
北大核心
2023年第3期279-286,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(51701038)
中央高校基本科研业务费专项基金项目(N162503002)。
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文摘
利用Kohenen的人工神经网络(artificial neural networks, ANN)技术进行膜层分析,研究了模拟海洋大气环境中镀锌钢表面三价铬基转化(trivalent chromium conversion, TCC)膜的腐蚀失效演变规律.以电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy, EIS)低频膜阻值(|Z|_(0.1 Hz))及低频相位角(θ_(0.85 Hz))两种特征参数作为评价指标,对涂层性能变化过程进行研究,TCC膜的腐蚀过程大致经历5个阶段,并且|Z|_(0.1 Hz)的数据更具有代表性及合理性.将伯德图中全频阻抗变化率k(f)作为ANN的样本输入,5个膜层失效过程对应腐蚀初期、腐蚀前中期、腐蚀中期、腐蚀后中期及腐蚀后期.利用实验检测手段(SEM和EDS),验证了自组织ANN对TCC膜的各腐蚀阶段分类结果,分别是腐蚀阻隔阶段、膜层微蚀阶段、腐蚀产物沉积阶段、腐蚀拓展阶段、膜层失效阶段.利用ANN分析膜层全频阻抗变化率可实现对涂层性能状态的快速有效判断.
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关键词
三价铬基转化膜
腐蚀失效
神经网络
电化学
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Keywords
trivalent chromium⁃based conversion film
corrosion failure
neural network
electrochemistry
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分类号
TG172.5
[金属学及工艺—金属表面处理]
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