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冷凝换热表面超疏水复合涂层的制备及性能
1
作者
吴俐俊
韦增志
+2 位作者
王骏
李方舟
汪磊
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期794-804,共11页
针对目前促成滴状冷凝换热的超疏水表面造价昂贵、热导率低和综合性能差等问题,以可溶性聚四氟乙烯、改性石墨烯(C)、气相二氧化硅等为原料,通过共混法在不锈钢基材上制备了用于冷凝传热表面的高导热超疏水复合涂层,并对其耐腐蚀能力、...
针对目前促成滴状冷凝换热的超疏水表面造价昂贵、热导率低和综合性能差等问题,以可溶性聚四氟乙烯、改性石墨烯(C)、气相二氧化硅等为原料,通过共混法在不锈钢基材上制备了用于冷凝传热表面的高导热超疏水复合涂层,并对其耐腐蚀能力、导热系数、强度和蒸汽冷凝传热性能进行测试分析。结果表明,涂层的耐酸腐蚀性能、导热性能强于304不锈钢,当含3%的C时,导热系数为18.188W·(m·K)^(-1),在20%硫酸浓度恒温30℃条件下腐蚀速率为0.201mg·(cm^(2)·h)^(-1),和基材结合强度达38MPa。SEM分析表明,涂层疏水性能与气相二氧化硅含量有关,且质量分数为10%时接触角达155°。冷凝实验表明常压蒸汽在涂层表面冷凝时传热系数达120kW·(m2·K)^(-1),大于不锈钢表面近10倍,并得出其滴状冷凝不持久的原因。
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关键词
高导热
超疏水
滴状冷凝传热系数
石墨烯
耐腐蚀涂层
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职称材料
基于神经网络遗传算法的超疏水涂层优化
被引量：
1
2
作者
苑昭阔
吴俐俊
+2 位作者
王骏
张萍
韦增志
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期240-246,271,共8页
目的探究超疏水涂层各成分的含量对涂层水接触角和导热系数的影响,找到最优成分组合,使涂层水接触角和导热系数同时获得最大值。方法根据设计的L_(25)(5^(5))正交试验,制作和测试涂层试样,借助Matlab软件建立结构为5-8-2的BP神经网络,...
目的探究超疏水涂层各成分的含量对涂层水接触角和导热系数的影响,找到最优成分组合,使涂层水接触角和导热系数同时获得最大值。方法根据设计的L_(25)(5^(5))正交试验,制作和测试涂层试样,借助Matlab软件建立结构为5-8-2的BP神经网络,通过正交试验结果训练和测试神经网络,得到涂层水接触角和导热系数的预测模型。调用训练好的预测模型,采用遗传算法对涂层各成分含量进行全局寻优。使用寻优得到的参数和调整后的参数进行试验,检验寻优计算结果。结果BP神经网络预测模型水接触角的最大误差为0.06198,导热系数的最大误差为0.06577。基于遗传算法的优化结果,涂层成分(质量分数)为纳米SiO_(2)10.1%+TiO_(2)6.4%+碳粉5%+纳米石墨烯0.6%+MTES 1.8%时,涂层的水接触角达到164.24°,导热系数达到14.19 W/(m·K),其误差分别为3.80%和2.31%。采用调整后的参数进行试验,测试得到涂层的水接触角为155.02°,导热系数为13.25 W/(m·K),其误差分别5.64%和5.58%。结论通过BP神经网络预测模型和遗传算法寻优,可以使涂层的水接触角和导热系数都获得较大的提高。
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关键词
超疏水涂层
BP神经网络
遗传算法
水接触角
导热系数
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职称材料
题名
冷凝换热表面超疏水复合涂层的制备及性能
1
作者
吴俐俊
韦增志
王骏
李方舟
汪磊
机构
同济大学机械与能源工程学院
南京同诚节能环保装备研究院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期794-804,共11页
基金
国家重点研发计划(2020YFC1910100)。
文摘
针对目前促成滴状冷凝换热的超疏水表面造价昂贵、热导率低和综合性能差等问题,以可溶性聚四氟乙烯、改性石墨烯(C)、气相二氧化硅等为原料,通过共混法在不锈钢基材上制备了用于冷凝传热表面的高导热超疏水复合涂层,并对其耐腐蚀能力、导热系数、强度和蒸汽冷凝传热性能进行测试分析。结果表明,涂层的耐酸腐蚀性能、导热性能强于304不锈钢,当含3%的C时,导热系数为18.188W·(m·K)^(-1),在20%硫酸浓度恒温30℃条件下腐蚀速率为0.201mg·(cm^(2)·h)^(-1),和基材结合强度达38MPa。SEM分析表明,涂层疏水性能与气相二氧化硅含量有关,且质量分数为10%时接触角达155°。冷凝实验表明常压蒸汽在涂层表面冷凝时传热系数达120kW·(m2·K)^(-1),大于不锈钢表面近10倍,并得出其滴状冷凝不持久的原因。
关键词
高导热
超疏水
滴状冷凝传热系数
石墨烯
耐腐蚀涂层
Keywords
high thermal conductivity
superhydrophobic
dropwise condensation heat transfer coefficient
graphene
corrosion resistant coating
分类号
TK172 [动力工程及工程热物理—热能工程]
TB37 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于神经网络遗传算法的超疏水涂层优化
被引量：
1
2
作者
苑昭阔
吴俐俊
王骏
张萍
韦增志
机构
同济大学机械与能源工程学院
南京同诚节能环保装备研究院
出处
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期240-246,271,共8页
基金
国家重点研发计划(2020YFC1910100)。
文摘
目的探究超疏水涂层各成分的含量对涂层水接触角和导热系数的影响,找到最优成分组合,使涂层水接触角和导热系数同时获得最大值。方法根据设计的L_(25)(5^(5))正交试验,制作和测试涂层试样,借助Matlab软件建立结构为5-8-2的BP神经网络,通过正交试验结果训练和测试神经网络,得到涂层水接触角和导热系数的预测模型。调用训练好的预测模型,采用遗传算法对涂层各成分含量进行全局寻优。使用寻优得到的参数和调整后的参数进行试验,检验寻优计算结果。结果BP神经网络预测模型水接触角的最大误差为0.06198,导热系数的最大误差为0.06577。基于遗传算法的优化结果,涂层成分(质量分数)为纳米SiO_(2)10.1%+TiO_(2)6.4%+碳粉5%+纳米石墨烯0.6%+MTES 1.8%时,涂层的水接触角达到164.24°,导热系数达到14.19 W/(m·K),其误差分别为3.80%和2.31%。采用调整后的参数进行试验,测试得到涂层的水接触角为155.02°,导热系数为13.25 W/(m·K),其误差分别5.64%和5.58%。结论通过BP神经网络预测模型和遗传算法寻优,可以使涂层的水接触角和导热系数都获得较大的提高。
关键词
超疏水涂层
BP神经网络
遗传算法
水接触角
导热系数
Keywords
superhydrophobic coatings
BP neural network
genetic algorithm
water contact angle
thermal conductivity
分类号
TB17 [生物学—生物工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
冷凝换热表面超疏水复合涂层的制备及性能
吴俐俊
韦增志
王骏
李方舟
汪磊
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
基于神经网络遗传算法的超疏水涂层优化
苑昭阔
吴俐俊
王骏
张萍
韦增志
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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