66、材料与能源领域的研究进展:涂层、生物柴油与海水淡化

材料与能源领域的研究进展:涂层、生物柴油与海水淡化

在材料科学和能源工程领域,研究人员不断探索新的技术和方法,以提高材料性能、优化能源利用和减少环境污染。本文将介绍三项相关研究,包括 Ni–P/Ag 涂层的滑动磨损特性、生物柴油在不同压缩比下的发动机排放研究,以及利用热回收的热海水淡化系统。

Ni–P/Ag 涂层的滑动磨损特性

通过化学沉积技术,银颗粒成功地共沉积到 Ni–P 基体中。这些银颗粒显著影响了涂层的摩擦和磨损特性。
- 热处理的影响 :热处理后的涂层中形成的磨损轨迹比沉积态涂层更具弹性。热处理导致结晶 Ni 的形成和 Ni₃P 的析出,银颗粒被困在结晶相中,但不参与结晶过程。结晶相为涂层提供了结构支撑,从而提高了承载能力。被困在结晶相中的银在滑动过程中起到固体润滑剂的作用,导致低摩擦系数和低磨损率。
- 温度的影响 :在 300 °C 的滑动条件下,沉积态 Ni–P/Ag 涂层的磨损轨迹宽度更大(约 1.24 mm)。高温下涂层强度降低,导致严重的塑性变形,从而增加了磨损率。在 300 °C 时,沉积态和热处理态 Ni–P/Ag 涂层均观察到粘着和疲劳磨损的混合机制。
- 结论 :在室温滑动条件下,热处理后的 Ni–P/Ag 涂层由于银颗粒的自润滑协同效应和热处理带来的更高硬度,表现出更好的耐磨性。在 300 °C 滑动条件下,无论涂层状态如何,摩擦系数和耐磨性的变化都可以忽略不计。添加银只有在涂层基体能够承受测试载荷时才具有润滑效果,否则涂层会分层,导致摩擦系数和磨损率恶化。可以通过优化镀液参数和表面活性剂用量来提高 Ni–P/Ag 涂层的质量

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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