基于机器学习的材料疲劳和腐蚀寿命预测研究进展

机器学习在多变量拟合、复杂数据相关性分析、隐含信息挖掘利用等方面具有强大功能,在机械结构故障预测和材料寿命预测方向的应用研究成为热点.本文介绍机器学习在材料疲劳和腐蚀寿命预测中的应用,深入探讨BP神经网络、支持向量回归、聚类分析算法和集成算法综合应用的研究现状,总结模型参数的选取方法和模型性能的评估指标,并对机器学习在材料疲劳和腐蚀寿命预测研究领域存在的主要问题和发展趋势进行剖析.

电弧喷涂Zn-Al-Ni-Cu复合涂层的微观组织和性能

在保证涂层品质和性能的基础上,为有效降低电弧喷涂丝材的成本,利用电镀技术在锌铝合金丝材上依次电镀纯铜和不同厚度的镍层,再通过电弧喷涂技术在Q235钢表面制备了Zn-Al-Ni-Cu复合涂层,并与传统Zn85Al15和Ni95Al5丝材制备的涂层进行性能对比。采用X射线衍射仪(XRD)、能谱仪(EDS)和扫描电子显微镜(SEM)表征了丝材的微观结构和各涂层的物相组成、元素成分及表面形貌。结果表明:合金丝材上镀层的结合力较强,镀层与基体的界面无明显的孔洞。以电镀镍的Zn Al丝材制备的涂层主要包含Zn相、Al相及其两相组成物,其中Zn、Al两相组成物的X射线衍射峰较ZnAl涂层有所增强。考察各涂层的摩擦磨损性能、电化学性能和耐中性盐雾性能后发现,相较于Ni Al和Zn Al涂层,Zn-Al-Ni-Cu复合涂层的摩擦因数更小,耐海水和耐盐雾腐蚀性能更优异。