简介:本文利用电化学噪声技术检测了304不锈钢在6.0%(质量分数)FeCl3溶液中的点蚀行为。通过电化学噪声的时、频域分析和电化学噪声信号的统计分析以及相应的腐蚀形貌,研究了蚀点的生长过程。结果表明,浸泡初期噪声电阻Rn在较高水平波动,试样处于钝化状态;浸泡4~14h为点蚀诱导期,Rn开始降低,峭度和不对称度增大,出现明显的噪声峰,试样表面业稳态点蚀形核,生成的亚稳态点再钝化,通过扫描电镜观察未发现蚀点;浸泡14~32h为亚稳态点蚀向稳态点蚀过渡期;浸泡22h后,观察到电位噪声突然下降后不再恢复,功率密度(PSD)图低频区出现白噪声水平,亚稳态蚀点发展成为稳态的蚀点,通过扫描电镜观察到小而浅的蚀点;浸泡32~48h后材料处于稳定的点蚀阶段,通过扫描电镜观察到口径较大且较深的蚀点。
简介:采用BP神经网络对聚酯玻璃钢氙弧灯加速老化的弯曲寿命进行了预测。通过对聚酯及其玻璃钢的人工氙弧灯加速老化,测试其不同老化时间的弯曲强度,对弯曲强度与老化时间进行BP神经网络的建模分析,借助MATLAB软件对聚酯玻璃钢的使用寿命分别进行分析与预测,并采用最小二乘法对所预测的结果进行了对比。结果表明:在以弯曲强度达到初始强度值的一半作为失效条件下,聚酯的氙灯老化寿命为813d,含填料玻璃钢老化寿命为1031d,无填料玻璃钢老化寿命为1065d,说明BP神经网络可以预测玻璃钢的老化寿命,预测结果与最小二乘法预测结果误差不大于8%,而且预测结果与该材料性能的实际情况相符。