7、超疏水铝表面机械稳定性及高速淹没水射流空蚀试验台研究

超疏水铝表面机械稳定性及高速淹没水射流空蚀试验台研究

超疏水铝表面的制备与性能测试

在超疏水铝表面的研究中,首先需要对铝表面进行处理以去除氧化层。使用1200粒度的表面磨床、去离子水和丙酮来去除铝表面形成的氧化层,清洁后的样品SEM图像呈现出特定的微观结构。之后,采用化学蚀刻和浸涂方法来制备超疏水铝样品。

化学蚀刻后,在样品上沉积低表面能材料,此时样品中会出现小空腔和低表面能颗粒。这些小空腔能够困住空气,使得水无法渗入,从而增大了水的接触角,将亲水表面转变为超疏水表面。通过观察不同样品的SEM图像可以清晰看到这一变化:
- 清洁未处理的铝样品 :呈现出相对平整的表面结构。
- 表面处理后的铝样品 :有明显的小空腔和低表面能颗粒。
- 经过20次粘附剥离试验后的样品 :微观结构被侵蚀,空腔尺寸增大,水接触角减小,表面变为疏水性。

为了测试制备的超疏水铝表面的机械耐久性,进行了多项测试:
- 粘附剥离试验 :涂层在多达20次的剥离循环中保持不受影响,水滴能够从表面滚落。
- 砂纸磨损试验 :涂层在多达15次的磨损循环中保持完好。
- 水冲击试验 :涂层铝表面能够防止水扩散,水射流会反弹,这是由于涂层的超疏水性质,表面的气穴和低表面能阻止了水射流进入粗糙结构,涂层在长达4分钟的水冲击下保持不受影响。

部分蚀刻后的样品经过去离子水和丙酮清洁后,再浸入沸水中约20分钟进行热处理,然后再次

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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