10、复合材料热性能与铝合金表面改性研究

复合材料热性能与铝合金表面改性研究

在材料科学领域,复合材料的热性能研究以及铝合金表面改性技术一直是重要的研究方向。下面将分别介绍关于复合材料热性能的实验验证以及铝合金表面改性的相关内容。

复合材料热性能实验验证
实验部分

热障涂层(TBC)层主要用于降低基底表面的热导率,以实现高热负载能力和高温稳定性。通常通过涂覆低导热材料(如陶瓷涂层)来达成这一目的。本次实验采用的复合材料在ASTM 1018钢基底上涂覆了三层不同成分的涂层。

实验使用瞬态平面源(TPS)技术来测试热性能,这是因为该技术具有稳健性,能够测量复杂材料和纳米材料的性能。TPS 500S热性能分析仪的实验设置如下:
- 这是一种快速灵活的分析仪,一次测试仅需60秒。通过更换传感器,它可以测试固体、高粘性液体、粉末和纳米材料。
- 实验中使用的传感器是Kapton 2.001 mm,将其夹在尺寸为50 mm * 25 mm * 5 mm的一对工件之间,整个系统置于两块标准不锈钢板内,并安装在称重传感器上。
- 测试装置连接到计算机,用于绘制和分析结果。传感器有一个内部圆形加热区域和外部感应区域,可在给定时间内感应快速的温度变化。

以下是TPS 500S热性能分析仪实验设置的流程:

graph LR
    A[准备工件] --> B[安装Kapton传感器]
    B --> C[放入不锈钢板并连接称重传感器]
    C --> D[连接计算机]
    D --> E[进行测试]
热导率计算
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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