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高熵合金磨损性能及海洋腐蚀行为研究进展
1
作者
王子豪
付俊伟
+1 位作者
冯勇
赵茂密
《中国有色金属学报》
北大核心
2025年第3期805-826,共22页
海洋工程设施及装备受到海浪的冲刷磨损,以及微生物和海水中溶解物的腐蚀,使用年限大大缩短。高熵合金突破了传统合金设计理念,其独特的多元素固溶体结构展现出优异的磨损性能、力学性能和耐腐蚀性,在海洋工程中具有巨大的应用潜力。本...
海洋工程设施及装备受到海浪的冲刷磨损,以及微生物和海水中溶解物的腐蚀,使用年限大大缩短。高熵合金突破了传统合金设计理念,其独特的多元素固溶体结构展现出优异的磨损性能、力学性能和耐腐蚀性,在海洋工程中具有巨大的应用潜力。本文综述了高熵合金的磨损性能及其在海洋环境中腐蚀行为的最新研究进展。首先介绍了高熵合金的基本特性,讨论了磨损性能及提高磨损性能的方法。随后分析了高熵合金在海洋环境中的腐蚀行为,简要讨论了合金元素对耐腐蚀性能的影响,特别关注了微生物腐蚀现象,介绍了海洋微生物对合金腐蚀的机理。最后,总结了当前高熵合金研究中存在的问题,提出了高熵合金在海洋工程中未来应用的发展方向。
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关键词
高熵合金
磨损性能
耐腐蚀性
海洋环境
微生物腐蚀
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职称材料
基于Sine-SSA-BP人工神经网络的腐蚀速率预测研究
2
作者
李昭毅
孙虎元
+1 位作者
蔡振宇
孙立娟
《海洋科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期17-28,共12页
海洋工程用钢广泛应用于海洋资源开发;然而,在海洋环境中,由于海洋环境复杂,钢的腐蚀速度大幅加快。为了评估其使用寿命,需要准确地预测钢的腐蚀速率。挂片实验法费时费力,经验模型预测虽然可以快速预测,但因海洋中影响腐蚀的因素较多,...
海洋工程用钢广泛应用于海洋资源开发;然而,在海洋环境中,由于海洋环境复杂,钢的腐蚀速度大幅加快。为了评估其使用寿命,需要准确地预测钢的腐蚀速率。挂片实验法费时费力,经验模型预测虽然可以快速预测,但因海洋中影响腐蚀的因素较多,准确度较差。本文介绍了一种机器学习方法,即反向传播(BP)神经网络金属腐蚀速率预测模型。本研究创新性地将Sine混沌映射与麻雀搜索优化算法(SSA)引入腐蚀速率预测模型中,并利用2022年采集到的海洋环境要素和腐蚀速率数据导入模型进行训练预测。结果表明,SSA-BP和Sine-SSA-BP神经网络金属腐蚀速率预测模型的误差远低于BP神经网络腐蚀速率预测模型。经过充分的训练和学习,当预测样本数量由5至30逐渐增加时,Sine-SSA-BP预测模型的平均MAPE值为3.5002%,SSA-BP模型的平均MAPE值为6.0900%。
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关键词
海洋腐蚀
BP人工神经网络
麻雀搜索优化算法
预测精度
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职称材料
题名
高熵合金磨损性能及海洋腐蚀行为研究进展
1
作者
王子豪
付俊伟
冯勇
赵茂密
机构
中国科学院海洋研究所
海洋
关键
材料
全国
重点
实验室
广西
科学院
广西
海洋
科学院
出处
《中国有色金属学报》
北大核心
2025年第3期805-826,共22页
基金
广西科技计划项目(桂科AB23026059,桂科AA23026007)
中国科学院海洋研究所启动基金(E12822101Q)。
文摘
海洋工程设施及装备受到海浪的冲刷磨损,以及微生物和海水中溶解物的腐蚀,使用年限大大缩短。高熵合金突破了传统合金设计理念,其独特的多元素固溶体结构展现出优异的磨损性能、力学性能和耐腐蚀性,在海洋工程中具有巨大的应用潜力。本文综述了高熵合金的磨损性能及其在海洋环境中腐蚀行为的最新研究进展。首先介绍了高熵合金的基本特性,讨论了磨损性能及提高磨损性能的方法。随后分析了高熵合金在海洋环境中的腐蚀行为,简要讨论了合金元素对耐腐蚀性能的影响,特别关注了微生物腐蚀现象,介绍了海洋微生物对合金腐蚀的机理。最后,总结了当前高熵合金研究中存在的问题,提出了高熵合金在海洋工程中未来应用的发展方向。
关键词
高熵合金
磨损性能
耐腐蚀性
海洋环境
微生物腐蚀
Keywords
high-entropy alloy
mechanical performance
corrosion resistance
marine environment
microbial corrosion
分类号
TG139 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于Sine-SSA-BP人工神经网络的腐蚀速率预测研究
2
作者
李昭毅
孙虎元
蔡振宇
孙立娟
机构
中国科学院海洋研究所海洋关键材料重点实验室
中国科学院海洋研究所
海洋
环境腐蚀与生物污损
重点
实验室
中国科学院
大学
中国科学院
海洋
大
科学
研究
中心
出处
《海洋科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期17-28,共12页
基金
国家自然科学基金项目(41476067)。
文摘
海洋工程用钢广泛应用于海洋资源开发;然而,在海洋环境中,由于海洋环境复杂,钢的腐蚀速度大幅加快。为了评估其使用寿命,需要准确地预测钢的腐蚀速率。挂片实验法费时费力,经验模型预测虽然可以快速预测,但因海洋中影响腐蚀的因素较多,准确度较差。本文介绍了一种机器学习方法,即反向传播(BP)神经网络金属腐蚀速率预测模型。本研究创新性地将Sine混沌映射与麻雀搜索优化算法(SSA)引入腐蚀速率预测模型中,并利用2022年采集到的海洋环境要素和腐蚀速率数据导入模型进行训练预测。结果表明,SSA-BP和Sine-SSA-BP神经网络金属腐蚀速率预测模型的误差远低于BP神经网络腐蚀速率预测模型。经过充分的训练和学习,当预测样本数量由5至30逐渐增加时,Sine-SSA-BP预测模型的平均MAPE值为3.5002%,SSA-BP模型的平均MAPE值为6.0900%。
关键词
海洋腐蚀
BP人工神经网络
麻雀搜索优化算法
预测精度
Keywords
marine corrosion
BP artificial neural network
sparrow search optimization algorithm
prediction accuracy
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高熵合金磨损性能及海洋腐蚀行为研究进展
王子豪
付俊伟
冯勇
赵茂密
《中国有色金属学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Sine-SSA-BP人工神经网络的腐蚀速率预测研究
李昭毅
孙虎元
蔡振宇
孙立娟
《海洋科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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