一、对磨损-腐蚀的抑制（论文文献综述）
崔洪芝,姜迪[1]（2022）在《高熵合金涂层研究进展》文中提出制备各类涂层对材料表面进行强化是提高材料服役性能的重要途径,可根据服役环境要求,在不影响基体性能的前提下,通过调控工艺改变涂层成分、组织结构,从而改善其性能,延长部件的使用寿命。高熵合金及其涂层是近年来材料领域的研究热点,具有优异的强度、韧性、耐蚀性、耐磨性等特点,在表面工程领域的应用发展迅速。通过设计不同体系的高熵合金涂层,开发高效的制备工艺方法,将其应用于表面工程领域,有望成为耐磨、耐蚀、耐热等极端环境装备关键部件表面强化的理想手段。本文从高熵合金涂层的分类与制备方法出发,详细介绍了目前高熵合金涂层的最新研究成果,归纳了高熵合金涂层的成分、组织结构、性能以及磨损与腐蚀机理,并对其在表面工程领域应用亟待解决的问题及未来发展方向进行了展望。
孙杰,张露,周欣,孙海静,陈国亮[2]（2021）在《Al/BN封严涂层的制备及性能研究综述》文中进行了进一步梳理随着航空航天技术的发展,对航空发动机效率的要求不断提高,封严涂层的制备作为发动机气路密封的重要技术,对发动机性能有重要影响。本文综述国内外Al/BN可磨耗封严涂层的制备方法,分析制备条件对涂层的影响,介绍航空发动机封严涂层的结构及可磨耗性等相关性能的研究进展,重点阐述Al/BN封严涂层的腐蚀性能,特别说明电偶腐蚀行为及机理,总结近年Al/BN封严涂层的研究成果,提出Al/BN封严涂层的未来研究方向。
于龙杰,钱锦远,金志江[3]（2021）在《阀门密封性能的研究进展》文中提出对近年来阀门密封性能的理论研究、数值模拟以及实验研究进行总结,主要侧重密封机制研究。总结的密封性能主要研究内容包括:从阀门密封的接触机制方面分析密封比压、微通道泄漏率以及热固耦合;从长期运行下阀门密封损伤角度分析阀门密封的汽蚀、冲蚀、磨损、腐蚀等损伤。对阀门密封性能研究的发展方向进行展望:完善阀门密封接触理论以及泄漏预测理论;强化高参数工况下阀门密封的热固耦合计算;基于多种方法开展密封损伤因素的耦合研究;推动高性能密封材料的研发。
严齐[4]（2021）在《海工用高强钢在NaCl溶液中的腐蚀行为研究》文中研究说明
侯宇涛[5]（2021）在《基于Gamma过程与Bayes推理的缸套可靠性评估》文中研究表明内燃机作为交通运输装备和现代舰船的核心动力源,其受到了各国政府和国防军工部门的高度关注和持续性研发支持。缸套是内燃机的核心零部件之一,其性能和可靠性在很大程度上决定了内燃机整机的性能和服役可靠性。论文针对内燃机在向着高性能和高服役可靠性方向发展时对其核心部件可靠性评估提出的要求,围绕缸套退化模型建模、缸套退化模型Bayes推理、缸套可靠性和寿命评估展开研究工作,为高性能内燃机的可靠性评估研究提供了指导。论文的主要工作包括:（1）基于内燃机缸套退化原理,使用经验评估方法研究了缸套退化的规律以及磨损量与当前退化时间和退化状态的关系。结果表明:缸套的平均磨损量随着运行时间呈单调递增趋势,标准差呈现先增再减的趋势,且缸套的退化过程既与当前时间有关又与当前磨损状态有关。（2）基于缸套退化过程特点,采用变换伽马（Gamma）过程和状态依赖模型两种方法对缸套退化过程进行建模。结果表明:变换伽马（Gamma）过程模型相比于状态依赖模型对观测数据的拟合精度更高,是一种缸套建模的更优方法。（3）基于缸套退化样本的先验信息,使用Bayes方法实现了变换伽马（Gamma）过程模型的后验分布推理,运用马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）方法计算模型参数和最大后验密度可信区间（Highest Posterior Density Credible Interval,HDI）。结果表明:缸套退化的先验信息可以转化为状态函数和时间函数的先验信息,Bayes推理过程能够有效地实现退化模型的后验分布,基于先验信息的Bayes评估可以提供更准确的估计。（4）针对变换伽马过程下缸套的可靠性评估,使用Bayes推理和一般熵损失函数（General Entropy Loss Function,GEL）方法,实现了缸套的可靠度评估,同时研究了缸套磨损增量对当前退化时间和退化状态的依赖性。结果表明:Bayes评估下的变换伽马过优于无先验信息下的变换伽马过程和状态依赖模型;GEL函数下的Bayes评估结果比Bayes后验评估结果小;在未来时间间隔下,缸套退化的磨损增量对当前磨损水平和当前退化时间具有很强的依赖性,表现为模型参数的先验信息对Bayes后验评估结果产生的影响,参数的先验信息越多,评估结果越接近于真实观测值。
王从[6]（2021）在《超声滚压对316L不锈钢和Mg-Al-Zn镁合金微观组织及性能的影响研究》文中研究指明
段嘉旭[7]（2021）在《Fe-C-Mo-V堆焊合金磨粒磨损行为研究》文中进行了进一步梳理近年来,采用堆焊法修复工业零部件的焊材大多为性价比较好的Fe-Cr-C系堆焊合金。Fe-C-Mo-V堆焊合金是一种新型的高钒高钼铁基堆焊合金,这种新型堆焊合金具有优良的耐磨性,在市场上已有良好表现,但这类堆焊合金磨损行为研究见诸报道较少,因此研究其磨损机理对实践应用具有指导意义。本文对新型Fe-C-Mo-V堆焊合金分别进行了动载冲击磨损试验、环块三体磨损试验以及干砂橡胶轮磨损试验,利用化学成分检测、光学物相分析、微观组织及性能检测等表征方法,较系统地研究了Fe-C-Mo-V堆焊合金在不同磨粒磨损环境下的磨损行为及其机理,并与Fe-C-Cr-Nb堆焊合金进行了对比,分析了两种堆焊合金在相同工况条件下的耐磨性及其耐磨机理的异同。结果表明,Fe-C-Mo-V堆焊合金熔敷金属的显微组织主要由合金奥氏体基体,层片状合金碳化物（M2C和M3C,M=Fe,Mo,Mn）以及VC硬质相构成,并含有少量铁素体和马氏体/奥氏体组织（M-A组织）。Fe-C-Cr-Nb堆焊合金熔敷金属的显微组织主要由奥氏体基体、网状共晶碳化物、Nb C硬质相以及少量M23C6和M3C碳化物构成。与Fe-C-Cr-Nb堆焊合金相比,Fe-C-Mo-V堆焊合金熔敷金属中碳化物的体积百分数明显大于Fe-C-Cr-Nb堆焊合金,VC硬质相形状近似圆球形,且碳化物呈层片状而非网状;二者奥氏体基体和共晶碳化物界面处均存在显微裂纹。动载冲击磨损试验结果表明,在冲击磨粒磨损条件下,当冲击能量在1J～7J范围时,Fe-C-Mo-V堆焊合金熔敷金属的磨损失重随冲击能量的增加而显着减小,当冲击能量超过5J时,磨损失重变化很小。环块三体磨损试验结果表明,在滑动磨粒磨损条件下,载荷为10N时,体积磨损率随转速提高先下降,当转速超过30 r/min时,体积磨损率逐渐增加;当载荷大于10N时,提高转速,Fe-C-Mo-V堆焊合金熔敷金属的体积磨损率表现为缓慢下降的趋势。干砂橡胶轮磨损试验结果表明,在滚动磨粒磨损条件下,当磨损里程相同、载荷相同时,随着转速的提高,Fe-C-Mo-V堆焊合金熔敷金属的磨损失重和体积磨损率逐渐下降。对磨损后试样的宏观形貌、磨痕亚表面显微组织和硬度测试分析表明,磨损程度主要与奥氏体基体是否发生马氏体转变、VC硬质相和层片状合金碳化物的是否破碎剥落以及磨痕亚表面硬化程度有密切关联性。在冲击磨粒磨损、滑动磨粒磨损和滚动磨粒磨损条件下均表现出:其他条件相同,在低载荷（或低转速）时,发生了磨粒切削奥氏体基体,VC硬质相和层片状合金碳化物的破碎剥落,磨痕亚表面加工硬化程度低;高载荷（或高转速）时,奥氏体基体转变成马氏体组织,磨粒对基体的磨损程度减弱,体积磨损率降低。滑动或滚动磨粒磨损条件下,研磨区磨损最严重。Fe-C-Mo-V堆焊合金熔敷金属在磨粒磨损条件下的磨损机制为:当载荷（或转速）较低,表面加工硬化程度较低,磨粒并未发生大幅度破碎,同时由于该熔敷金属中碳化物周围存在显微裂纹,磨粒和裂纹存在相互作用,因所受挤压力较小,磨粒部分嵌入裂纹中,将裂纹间隙增大或直接将碳化物剥离而留下剥落坑。在循环载荷（挤压或滑动）作用下,石英砂磨粒将被挤进剥落坑并嵌入基体,导致显着磨损。当载荷（或转速）较高时,表面加工硬化程度较高,磨粒逐渐发生大幅度的破碎,磨粒挤压切削作用减弱。同时由于VC硬质相、层片状合金碳化物的协同保护作用,使得材料磨损失重和体积磨损率降低。相对而言,Fe-C-Cr-Nb堆焊合金适用于高冲击能量、高载荷和高速（或高载荷且高速）磨粒磨损条件下使用。Fe-C-Mo-V堆焊合金在低（中）冲击能量（或低转速）磨粒磨损条件下的耐磨性明显高于前者,在高冲击能量、高载荷和高速（或高载荷且高速）磨粒磨损条件下的耐磨性优于前者,应用范围较广。
邱婕[8]（2021）在《高速管流管壁电化学腐蚀特性分析及预测》文中研究指明在油气生产、水利水电、冶金等行业中,流动腐蚀是导致管道和设备壁厚减薄、承载能力降低、腐蚀穿孔和断裂等失效的主要原因之一,不仅造成经济损失,也会造成能源的浪费和环境的污染。本论文利用流动溶液中的壁面电化学测试方法,研究了 P110钢和304不锈钢在溶液中的电化学腐蚀行为,其结果为管道的使用寿命评估提供了依据。本研究利用管流式试验装置,采用电化学工作站进行在线电化学测试,研究了碳钢和不锈钢分别在六个不同流体流动速度、四个不同浓度NaCl溶液和三个不同试验管径中的腐蚀行为。通过以上研究,获得如下主要结论:（1）P110钢的腐蚀速率随流速的增大而增大,而304不锈钢在9 m/s时出现腐蚀速率极大值。流速增大时会改变腐蚀性介质和电荷的传递,增大腐蚀速率;同时流速会影响材料表面腐蚀产物膜的结构,影响腐蚀反应;二者的协同作用使流速变化成为影响材料腐蚀速率的重要影响因素。P110钢的阳极极化曲线呈现溶解特征,阴极极化曲线则由氧扩散控制,自腐蚀电流密度随流速的增大而增大,容抗弧半径和电荷传递电阻不断减小,腐蚀产物膜的完整性和保护性降低,这表明流速增大加速P110钢的流动腐蚀。304不锈钢的阳极极化曲线呈现钝化特征,在1 m/s到9m/s范围内,自腐蚀电流密度随流速的增大而增加,容抗弧半径减小,钝化膜被破坏,流速起到了加速腐蚀的作用;当流速升高至11 m/s时,自腐蚀电流密度下降,容抗弧半径增大,流速起到了抑制腐蚀的作用。（2）P110钢和304不锈钢的腐蚀速率均随着流动的NaCl溶液浓度的升高而增大。NaCl溶液中Cl-的半径较小,并且还具有的吸附作用力较强,容易破坏腐蚀产物膜。所以,当Cl-浓度逐渐升高后,材料表面生成的腐蚀产物膜被破坏,腐蚀速率进而增加。P110钢的自腐蚀电流密度随着溶液浓度的升高而增大,容抗弧的半径和电荷传递电阻减小,NaCl溶液浓度的升高对P110钢的腐蚀反应起到了促进作用。304不锈钢的自腐蚀电流密度随着溶液浓度的增大而增大,容抗弧的半径减小,腐蚀反应发生的倾向增大。（3）3 m/s流速下,NaCl溶液中P110钢的腐蚀速率随着管径增大而增大,304不锈钢的腐蚀速率先增大后减小,管径15 mm时304不锈钢的腐蚀速率最大。管径的变化影响了流过直流测试段的流体状态,使得材料表面腐蚀产物膜的致密性发生变化,进而影响了腐蚀反应速率。P110钢的自腐蚀电流密度随着管径的增大呈现上升趋势,容抗弧半径和电荷传递电阻递减,腐蚀产物膜的致密性降低,腐蚀反应更易发生。304不锈钢的自腐蚀电流密度先增大后减小,容抗弧半径和钝化膜的电阻先减小后增大,15 mm管径时钝化膜致密性较差腐蚀最容易发生,在20 mm管径时钝化膜的致密性最好此时腐蚀反应减缓。
刘思萌[9]（2021）在《晶体取向对铜磨损及腐蚀性能的影响机理》文中认为单晶铜具有良好的塑性及导电性,应用于集成电路及微纳制造领域。为此,本论文以不同取向单晶铜为研究对象,采用球盘往复接触形式,研究有、无腐蚀介质条件下,不同晶体取向铜的微动磨损、微动腐蚀磨损行为;采用电化学腐蚀、浸泡腐蚀的方法,研究了不同晶体取向铜的电化学及浸泡腐蚀性能。通过显微镜、扫描电镜及能谱分析表征,探讨了不同晶体取向铜的磨损和腐蚀机理。研究表明:（1）无腐蚀介质条件下磨损时,平均摩擦系数随载荷增加而增加,随速度的增加而减小。在不同载荷及速度下,Cu（111）的平均摩擦系数低。磨损体积（110）>（100）>（111）,且截面破坏程度（110）>（100）>（111）。Cu（110）耐磨性差,Cu（111）的磨损情况相对较轻,其耐磨性好。在干摩擦时,在载荷速度低时磨损机理主要是氧化磨损和磨粒磨损;随载荷速度的增大,磨损由氧化磨损转向粘着磨损;在载荷速度高时主要是轻微的磨粒磨损和粘着磨损;磨损时产生加工硬化及晶粒细化,滑动摩擦产生摩擦热有助于形成氧化膜,起到减摩作用。Cu（111）面原子密排,弹性模量高,其滑移面临界剪切应力小易于滑移。（2）浸泡及电化学腐蚀实验表明,Cu（110）表面平滑腐蚀面积小,Cu（100）生成的钝化膜易脱落,Cu（111）腐蚀情况严重。遵循（110）、（100）、（111）的顺序,容抗弧直径减小,电荷转移电阻下降,低频区阻抗模量|Z|值减小,腐蚀电流密度约增加0.93倍,腐蚀电位负移,阳极曲线及阴极曲线的Tafel斜率绝对值下降。Cu（110）表面活性高,为密排方向。根据原子电子态密度及成键的量子力学观点,不同取向铜表面能及氧化时易活化顺序为（110）>（100）>（111）,晶向原子排布及密度决定其相应晶面原子结构的腐蚀,因此单晶铜耐蚀性依次为（110）>（100）>（111）。（3）NaCl溶液腐蚀介质下磨损时,不同取向铜摩擦系数小,磨损体积及形貌轻微,表面粗糙。随着载荷及速度的增加,腐蚀磨损情况严重,当增加到一定值后情况反而减轻。平均摩擦系数（100）>（111）>（110）,腐蚀磨损（110）>（111）>（100）。不同载荷及速度下,Cu（100）的磨损体积小,Cu（100）的表面活性相对较弱,不易发生反应。腐蚀磨损时,铜表面进行腐蚀与氧化、粘着和磨粒磨损。在腐蚀的同时,腐蚀介质起到冷却散热作用,形成氧化膜,减轻粘着及磨粒磨损,达到降磨减摩作用。
田帅[10]（2021）在《基于机器视觉的锅炉水冷壁管缺陷识别与检测》文中认为基于机器视觉的缺陷识别与检测是工业检测的研究热点。电厂锅炉机组水冷壁管自动化、高效化和智能化缺陷识别与检测对减少锅炉机组的非停时间、避免发生锅炉安全事故具有重大的意义。现有的锅炉水冷壁管检测技术存在作业危险、检测周期长、误检率高和检测成本高的问题。本文提出了一种基于机器视觉的锅炉水冷壁图像缺陷识别与检测的方法,探索锅炉水冷壁管图像缺陷自动化、高效化与智能化的识别与检测的新方法。本文采用深度学习的图像分类算法实现了锅炉水冷壁管缺陷自动化分类识别。构建了锅炉水冷壁管缺陷分类识别数据集,采用迁移学习的方法训练分类识别模型,实现了基于VGG16、Goog Le Net和Res Net101的锅炉水冷壁缺陷分类识别模型,获得了锅炉水冷壁管图像缺陷分类识别的优化模型。通过实验对比分析,Res Net101网络对锅炉水冷壁管缺陷特征提取和学习的更充分,在锅炉水冷壁管图像上分类识别效果好,Res Net101模型在测试集上的准确率为97.5%,精确率为96.5%,召回率为94.3%,F1-score为94.1%。本文采用深度学习的目标检测算法实现了锅炉水冷壁管缺陷目标自动化检测。构建了锅炉水冷壁管缺陷目标检测数据集,采用迁移学习的方法训练目标检测模型,实现了基于Faster-RCNN、SSD和YOLOV5的锅炉水冷壁缺陷目标检测模型,获得了锅炉水冷壁管视频缺陷目标检测的优化模型。通过实验对比分析,YOLOV5网络对锅炉水冷壁管缺陷目标特征提取和学习的充分且模型参数更少,在锅炉水冷壁管视频上的缺陷目标效果好,YOLOV5模型在测试集上的IOU=0.5时的m AP精度达到97.8%,在3840×2160的高清图像的推理速度达到45.4FPS。本文开发并实现了锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统并完成工程化部署,使用Lib Torch方法对缺陷识别和缺陷目标检测模型部署到算法服务器上,采用Tornado服务器框架实现Web端与服务器端的数据交互,采用Docker技术对整个系统进行部署。通过以上三方面的研究,实现了基于机器视觉的锅炉水冷壁管识别与检测系统。通过在Web页面上传待识别的无人机采集图像,实时返回缺陷分类识别结果并渲染在Web页面上。通过在Web页面上传待检测的无人机采集视频,实时返回缺陷目标检测结果并渲染在Web页面上。为电厂锅炉水冷壁管的缺陷检测提供了自动化、高效化和智能化的检测方法。
二、对磨损-腐蚀的抑制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、对磨损-腐蚀的抑制（论文提纲范文）
（1）高熵合金涂层研究进展（论文提纲范文）
| 1 高熵合金涂层 |
| 1.1 高熵合金金属涂层 |
| 1.2 陶瓷强化高熵合金涂层 |
| 1.3 高熵非晶合金涂层 |
| 2 高熵合金涂层制备方法 |
| 2.1 激光熔覆 |
| 2.2 等离子熔覆 |
| 2.3 热喷涂 |
| 3 高熵合金涂层的摩擦性能 |
| 3.1 高熵合金金属涂层摩擦性能 |
| 3.2 陶瓷强化高熵合金涂层摩擦性能 |
| 3.3 高熵非晶涂层摩擦性能 |
| 4 高熵合金涂层的腐蚀性能 |
| 4.1 高能束熔覆高熵合金涂层的腐蚀行为 |
| 4.2 热喷涂高熵合金涂层的腐蚀行为 |
| 5 结语与展望 |
（2）Al/BN封严涂层的制备及性能研究综述（论文提纲范文）
| 1 Al/BN封严涂层的制备方法 |
| 2 Al/BN封严涂层的性能 |
| 2.1 Al/BN封严涂层的可磨耗和冲蚀性能研究 |
| 2.2 Al/BN封严涂层的腐蚀研究 |
| 3 结束语 |
（3）阀门密封性能的研究进展（论文提纲范文）
| 1 阀门密封结构原理 |
| 2 阀门密封接触特性研究 |
| 2.1 密封比压计算及研究 |
| 2.2 阀门密封接触模型 |
| 2.3 阀门密封泄漏预测模型 |
| 2.4 阀门密封热固耦合研究 |
| 3 阀门密封损伤研究 |
| 3.1 密封汽蚀损伤研究 |
| 3.2 密封冲蚀损伤研究 |
| 3.3 密封冲击磨损研究 |
| 3.4 密封材料工艺研究 |
| 4 结论与展望 |
| (1)完善阀门密封接触理论与泄漏预测理论： |
| (2)强化高参数工况下阀门密封的热固耦合计算： |
| (3)基于多种方法开展密封损伤因素的耦合研究： |
| (4)推动高性能密封材料的研究： |
（5）基于Gamma过程与Bayes推理的缸套可靠性评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 缸套退化模型研究现状 |
| 1.2.2 Bayes可靠性评估研究现状 |
| 1.2.3 马尔科夫链蒙特卡洛法研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 2 缸套退化过程描述 |
| 2.1 缸套的磨损原理 |
| 2.1.1 缸套的磨合 |
| 2.1.2 缸套的磨损 |
| 2.2 缸套退化数据 |
| 2.3 退化过程的经验评估 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 缸套退化过程建模 |
| 3.1 变换伽马过程模型 |
| 3.1.1 变换伽马过程 |
| 3.1.2 变换伽马过程的状态函数和时间函数研究 |
| 3.1.3 变换伽马过程可靠性指标 |
| 3.2 状态依赖模型建模 |
| 3.2.1 状态依赖模型 |
| 3.2.2 马尔科夫链 |
| 3.2.3 状态依赖模型可靠性指标 |
| 3.3 退化模型的参数估计 |
| 3.3.1 参数估计 |
| 3.3.2 变换伽马过程的参数估计 |
| 3.3.3 状态依赖模型的参数估计 |
| 3.4 两种磨损模型对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 变换伽马过程的Bayes推理过程 |
| 4.1 变换伽马过程的Bayes推理 |
| 4.1.1 状态函数的先验分布研究 |
| 4.1.2 时间函数的先验分布研究 |
| 4.1.3 变换伽马过程的后验分布 |
| 4.2 蒙特卡洛法马尔科夫方法 |
| 4.2.1 Metropolis-Hastings采样算法 |
| 4.2.2 Gibbs采样算法 |
| 4.2.3 slice sampling算法 |
| 4.2.4 OpenBUGS计算流程 |
| 4.2.5 MCMC计算过程 |
| 4.3 变换伽马过程参数的MCMC计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于变换伽马过程的缸套可靠性分析 |
| 5.1 Bayes与 GEL函数下的后验均值和方差 |
| 5.2 Bayes后验与GEL函数下的可靠度、剩余可靠度 |
| 5.3 缸套的磨损量和寿命预测 |
| 5.3.1 缸套磨损量预测 |
| 5.3.2 缸套寿命预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（7）Fe-C-Mo-V堆焊合金磨粒磨损行为研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 Fe-C-Cr系和Fe-C-Mo系高合金钢组织性能 |
| 1.3 材料的磨粒磨损 |
| 1.3.1 磨粒磨损的定义及分类 |
| 1.3.2 磨粒磨损机理 |
| 1.3.3 影响磨粒磨损的因素 |
| 1.4 含钒高合金钢研究现状 |
| 1.4.1 含钒高合金钢组织及性能 |
| 1.4.2 含钒高合金钢磨损行为 |
| 1.5 研究内容及意义 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究意义 |
| 1.6 技术路线 |
| 第2章 试验材料及方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 焊接工艺设计 |
| 2.2.2 取样尺寸设计 |
| 2.2.3 磨损试验设计 |
| 2.2.3.1 动载冲击磨损试验 |
| 2.2.3.2 环块三体磨损试验 |
| 2.2.3.3 干砂橡胶轮磨损试验 |
| 2.2.4 测试分析方法 |
| 2.2.4.1 成分分析 |
| 2.2.4.2 显微组织分析 |
| 2.2.4.3 磨痕形貌分析 |
| 2.2.4.4 显微硬度分析 |
| 2.3 试验设备 |
| 2.3.1 焊接设备 |
| 2.3.2 磨损试验机 |
| 2.3.3 检测表征仪器及设备 |
| 第3章 Fe-C-Mo-V堆焊合金熔敷金属显微组织及性能研究 |
| 3.1 熔敷金属显微组织分析 |
| 3.1.1 熔敷金属化学成分分析 |
| 3.1.2 相关物相焊接冶金反应热力学分析 |
| 3.1.3 熔敷金属物相组成分析 |
| 3.1.3.1 OM分析 |
| 3.1.3.2 XRD结果分析 |
| 3.1.3.3 显微硬度测量 |
| 3.1.3.4 SEM/EDS分析 |
| 3.1.3.5 熔敷金属物相体积百分数测量 |
| 3.2 Fe-C-Mo-V堆焊合金和Fe-C-Cr-Nb堆焊合金硬度对比 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 冲击磨粒环境下材料的磨损行为研究 |
| 4.1 动载冲击磨损试验结果 |
| 4.2 动载冲击磨损试验结果分析 |
| 4.2.1 磨痕宏观形貌分析 |
| 4.2.2 磨痕3D形貌分析 |
| 4.2.3 磨痕微观形貌分析 |
| 4.2.4 磨损前后表面硬度变化 |
| 4.2.5 磨痕亚表面组织形貌分析 |
| 4.2.6 磨损机理分析 |
| 4.3 Fe-C-Mo-V堆焊合金和Fe-C-Cr-Nb堆焊合金耐磨性对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 滑动磨粒环境下材料的磨损行为研究 |
| 5.1 环块三体磨损试验结果 |
| 5.2 环块三体磨损试验结果分析 |
| 5.2.1 磨痕宏观形貌分析 |
| 5.2.2 磨痕3D形貌分析 |
| 5.2.2.1 研磨区磨痕3D形貌 |
| 5.2.2.2 滑动磨损区磨痕3D形貌 |
| 5.2.2.3 研磨区磨痕深度及面积测量 |
| 5.2.2.4 研磨区与滑动磨损区磨痕粗糙度测量 |
| 5.2.3 磨痕表面微观组织形貌分析 |
| 5.2.3.1 磨痕研磨区SEM |
| 5.2.3.2 磨痕滑动磨损区SEM |
| 5.2.4 磨损前后表面硬度变化 |
| 5.2.5 磨痕亚表面组织形貌分析 |
| 5.2.5.1 磨痕研磨区亚表面SEM |
| 5.2.5.2 磨痕滑动磨损区亚表面SEM |
| 5.2.6 磨损机理分析 |
| 5.3 Fe-C-Mo-V堆焊合金和Fe-C-Cr-Nb堆焊合金耐磨性对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 滚动磨粒环境下材料的磨损行为研究 |
| 6.1 干砂橡胶轮磨损试验结果 |
| 6.2 干砂橡胶轮磨损试验结果分析 |
| 6.2.1 磨痕宏观形貌分析 |
| 6.2.2 磨痕3D形貌分析 |
| 6.2.3 磨痕最深处微观组织形貌分析 |
| 6.2.4 磨痕最深处硬度变化 |
| 6.2.5 磨痕最深处亚表面组织形貌分析 |
| 6.2.6 磨损机理分析 |
| 6.3 Fe-C-Mo-V堆焊合金和Fe-C-Cr-Nb堆焊合金耐磨性对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（8）高速管流管壁电化学腐蚀特性分析及预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 流动腐蚀 |
| 1.1.1 流动腐蚀的定义与分类 |
| 1.1.2 流动腐蚀的研究现状 |
| 1.1.3 流动腐蚀的常用试验装置 |
| 1.1.4 影响流动腐蚀的因素研究 |
| 1.2 电化学腐蚀测试方法的研究进展 |
| 1.2.1 电极电位测量 |
| 1.2.2 极化曲线 |
| 1.2.3 循环极化曲线 |
| 1.2.4 循环伏安曲线 |
| 1.2.5 电化学阻抗谱 |
| 1.2.6 扫描振动电极测试 |
| 1.2.7 电化学原子力显微镜测试 |
| 1.3 主要研究内容及目标 |
| 第二章 腐蚀试验方法与电化学测试结果分析 |
| 2.1 试验材料与方法 |
| 2.1.1 试验材料及试验设备 |
| 2.1.2 试验装置 |
| 2.1.3 试验仪器 |
| 2.1.4 试验方法 |
| 2.1.5 试验方案 |
| 2.1.6 试验步骤 |
| 2.2 管壁材料的电化学腐蚀特性分析 |
| 2.2.1 开路电位 |
| 2.2.2 极化曲线 |
| 2.2.3 循环伏安曲线 |
| 2.2.4 循环极化曲线 |
| 2.2.5 电化学阻抗谱 |
| 2.2.6 流速对管壁材料表面的电化学腐蚀特性分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 不同流速对管壁材料电化学腐蚀特性影响规律研究 |
| 3.1 P110钢表面电化学反应测试结果 |
| 3.1.1 开路电位 |
| 3.1.2 极化曲线 |
| 3.1.3 循环伏安曲线 |
| 3.1.4 电化学阻抗谱 |
| 3.2 流速变化对P110钢表面的电化学腐蚀特性分析与预测 |
| 3.3 304 不锈钢表面电化学反应测试结果 |
| 3.3.1 开路电位 |
| 3.3.2 极化曲线 |
| 3.3.3 循环极化曲线 |
| 3.3.4 循环伏安曲线 |
| 3.3.5 电化学阻抗谱 |
| 3.4 流速变化对304不锈钢表面的电化学腐蚀特性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 不同盐浓度对管壁材料电化学腐蚀特性影响规律研究 |
| 4.1 P110钢表面电化学反应测试结果 |
| 4.1.1 开路电位 |
| 4.1.2 极化曲线 |
| 4.1.3 循环伏安曲线 |
| 4.1.4 电化学阻抗谱 |
| 4.2 盐溶液浓度变化对P110钢表面的电化学腐蚀特性分析与预测 |
| 4.3 304不锈钢表面电化学反应测试结果 |
| 4.3.1 开路电位 |
| 4.3.2 极化曲线 |
| 4.3.3 循环极化曲线 |
| 4.3.4 循环伏安曲线 |
| 4.3.5 电化学阻抗谱 |
| 4.4 盐溶液浓度变化对304不锈钢表面的电化学腐蚀特性分析与预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 不同管径对管壁材料电化学腐蚀特性影响规律研究 |
| 5.1 P110钢表面电化学反应测试结果 |
| 5.1.1 开路电位 |
| 5.1.2 极化曲线 |
| 5.1.3 循环伏安曲线 |
| 5.1.4 电化学阻抗谱 |
| 5.2 管径变化对P110钢表面的电化学腐蚀特性分析与预测 |
| 5.3 304 不锈钢表面电化学反应测试结果 |
| 5.3.1 开路电位 |
| 5.3.2 极化曲线 |
| 5.3.3 循环极化曲线 |
| 5.3.4 循环伏安曲线 |
| 5.3.5 电化学阻抗谱 |
| 5.4 管径变化对304不锈钢表面的电化学腐蚀特性分析与预测 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（9）晶体取向对铜磨损及腐蚀性能的影响机理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 金属磨损 |
| 1.2.1 滑动摩擦磨损 |
| 1.2.2 摩擦磨损影响因素 |
| 1.2.3 金属铜摩擦磨损研究现状及进展 |
| 1.2.4 晶体取向对金属摩擦磨损性能影响研究 |
| 1.3 金属腐蚀 |
| 1.3.1 金属腐蚀分类 |
| 1.3.2 金属铜腐蚀研究现状及进展 |
| 1.3.3 晶体取向对金属腐蚀性能影响研究 |
| 1.4 课题研究内容及意义 |
| 2 实验内容和分析方法 |
| 2.1 实验内容 |
| 2.1.1 材料制备 |
| 2.1.2 摩擦磨损测试 |
| 2.1.3 腐蚀测试 |
| 2.2 分析方法 |
| 2.2.1 显微硬度测试 |
| 2.2.2 金相显微组织 |
| 2.2.3 三维形貌 |
| 2.2.4 扫描电子显微镜(SEM)和能谱分析(EDS) |
| 2.2.5 拉曼光谱 |
| 2.2.6 接触角 |
| 3 晶体取向对铜干滑动摩擦磨损性能的影响 |
| 3.1 摩擦系数 |
| 3.2 平均摩擦系数 |
| 3.3 显微硬度 |
| 3.4 磨损体积 |
| 3.4.1 载荷对磨损体积的影响 |
| 3.4.2 速度对磨损体积的影响 |
| 3.5 磨损形貌 |
| 3.5.1 载荷对磨损形貌的影响 |
| 3.5.2 速度对磨损形貌的影响 |
| 3.6 摩擦磨损截面形貌 |
| 3.7 机理探讨 |
| 4 晶体取向对铜腐蚀性能的影响 |
| 4.1 浸泡腐蚀 |
| 4.1.1 宏观形貌 |
| 4.1.2 微观形貌分析 |
| 4.2 电化学腐蚀 |
| 4.2.1 电化学阻抗谱 |
| 4.2.2 动电位极化曲线 |
| 4.2.3 腐蚀形貌分析 |
| 4.3 取向对腐蚀行为的影响机理 |
| 5 晶体取向对铜腐蚀磨损性能的影响 |
| 5.1 摩擦系数 |
| 5.2 平均摩擦系数 |
| 5.3 磨损体积 |
| 5.3.1 载荷对磨损体积的影响 |
| 5.3.2 速度对磨损体积的影响 |
| 5.4 磨损形貌 |
| 5.4.1 载荷对磨损形貌的影响 |
| 5.4.2 速度对磨损形貌的影响 |
| 5.5 机理探讨 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（10）基于机器视觉的锅炉水冷壁管缺陷识别与检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水冷壁管检测技术研究现状 |
| 1.2.2 机器视觉缺陷检测研究现状 |
| 1.2.3 无人机检测研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统相关理论 |
| 2.1 锅炉水冷壁管常见缺陷特征分析 |
| 2.2 锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统基础知识 |
| 2.2.1 交并比 |
| 2.2.2 非极大值抑制 |
| 2.2.3 网络模型结构优化 |
| 2.2.4 迁移学习 |
| 2.3 图像分类识别与目标检测算法 |
| 2.3.1 图像分类识别算法 |
| 2.3.2 目标检测算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于深度学习的锅炉水冷壁管缺陷图像分类识别算法 |
| 3.1 基于深度学习的图像分类识别算法 |
| 3.1.1 VGG网络 |
| 3.1.2 ResNet网络 |
| 3.1.3 GoogLeNet网络 |
| 3.2 图像缺陷分类识别评价指标 |
| 3.3 锅炉水冷壁管缺陷分类识别数据集的构建 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 数据标注 |
| 3.3.3 数据集划分 |
| 3.3.4 数据集优化 |
| 3.3.5 数据增强 |
| 3.4 缺陷分类识别实验 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 实验结论与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于深度学习的锅炉水冷壁管缺陷目标检测算法 |
| 4.1 基于深度学习的目标检测算法 |
| 4.1.1 Faster-RCNN网络 |
| 4.1.2 SSD网络 |
| 4.1.3 YOLOV5 网络 |
| 4.2 缺陷目标检测评价指标 |
| 4.2.1 mAP |
| 4.2.2 FPS |
| 4.3 锅炉水冷壁管缺陷目标检测数据集的构建 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 数据标注 |
| 4.3.3 数据集划分 |
| 4.3.4 数据集优化 |
| 4.3.5 数据增强 |
| 4.3.6 数据标注规范 |
| 4.4 缺陷目标检测实验 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 实验结论与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统部署 |
| 5.1 锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统技术概述 |
| 5.1.1 LibTorch模型部署 |
| 5.1.2 Docker部署系统 |
| 5.1.3 轻量级服务器框架Tornado |
| 5.2 锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统实现 |
| 5.2.1 系统架构图设计 |
| 5.2.2 系统模块功能设计 |
| 5.3 Web端实现 |
| 5.3.1 锅炉水冷壁管缺陷分类识别模块功能实现 |
| 5.3.2 锅炉水冷壁管缺陷目标检测功能实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、对磨损-腐蚀的抑制（论文参考文献）
- [1]高熵合金涂层研究进展[J]. 崔洪芝,姜迪. 金属学报, 2022
- [2]Al/BN封严涂层的制备及性能研究综述[J]. 孙杰,张露,周欣,孙海静,陈国亮. 沈阳理工大学学报, 2021(06)
- [3]阀门密封性能的研究进展[J]. 于龙杰,钱锦远,金志江. 润滑与密封, 2021(09)
- [4]海工用高强钢在NaCl溶液中的腐蚀行为研究[D]. 严齐. 江苏科技大学, 2021
- [5]基于Gamma过程与Bayes推理的缸套可靠性评估[D]. 侯宇涛. 西安理工大学, 2021
- [6]超声滚压对316L不锈钢和Mg-Al-Zn镁合金微观组织及性能的影响研究[D]. 王从. 中国矿业大学, 2021
- [7]Fe-C-Mo-V堆焊合金磨粒磨损行为研究[D]. 段嘉旭. 机械科学研究总院, 2021(01)
- [8]高速管流管壁电化学腐蚀特性分析及预测[D]. 邱婕. 西安石油大学, 2021
- [9]晶体取向对铜磨损及腐蚀性能的影响机理[D]. 刘思萌. 辽宁工业大学, 2021
- [10]基于机器视觉的锅炉水冷壁管缺陷识别与检测[D]. 田帅. 江西财经大学, 2021(09)