氟离子环境中钛合金剩余寿命的神经网络预测方法及装置

    公开(公告)号:CN114676630A

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202210296823.8

    申请日:2022-03-24

    Abstract: 本发明公开了一种氟离子环境中钛合金剩余寿命的神经网络预测方法及装置,涉及金属材料剩余寿命预测技术领域。包括:获取待预测的时间长度,将时间长度离散;将离散后的时间长度输入到构建好的时间—腐蚀电流密度平方值模型,得到待预测时间长度的腐蚀电流密度平方值序列;对腐蚀电流密度平方值序列进行复化梯形数值积分,得到腐蚀电流密度平方积分值序列;将腐蚀电流密度平方积分值序列输入到构建好的腐蚀电流密度平方积分—屈服强度退化量模型,得到屈服强度退化量序列;进而得到待预测时间长度钛合金的剩余寿命。本发明性能好且拟合效果优异,可作为氟离子腐蚀条件下钛合金材料服役安全的监测方法,补充了现有钛合金材料剩余寿命的预测方法。

    氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法及装置

    公开(公告)号:CN114739894B

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202210295759.1

    申请日:2022-03-24

    Abstract: 本发明提供了一种氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法及装置,涉及金属材料腐蚀速率预测技术领域。包括:基于量纲分析,选取腐蚀电流密度平方值作为中间变量,拟合“时间—腐蚀电流密度平方值”关系;使用复化梯形求积公式对腐蚀电流密度平方值沿时间进行数值积分;拟合“腐蚀电流密度平方积分值—屈服强度退化量”关系,得到钛合金屈服强度随时间的退化曲线以供工程服役参考;在所得屈服强度退化曲线的基础上,使用差分矩阵扫描该曲线以获得相对瞬时腐蚀速率vm。本发明提供的预测模型性能良好,拟合效果优异,可作为深远海环境中氟离子腐蚀条件下潜航器用钛合金材料服役安全的监测方法,补充了现有潜航器用钛合金材料腐蚀速率的预测方法。

    氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法及装置

    公开(公告)号:CN114739894A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210295759.1

    申请日:2022-03-24

    Abstract: 本发明提供了一种氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法及装置,涉及金属材料腐蚀速率预测技术领域。包括:基于量纲分析,选取腐蚀电流密度平方值作为中间变量,拟合“时间—腐蚀电流密度平方值”关系;使用复化梯形求积公式对腐蚀电流密度平方值沿时间进行数值积分;拟合“腐蚀电流密度平方积分值—屈服强度退化量”关系,得到钛合金屈服强度随时间的退化曲线以供工程服役参考;在所得屈服强度退化曲线的基础上,使用差分矩阵扫描该曲线以获得相对瞬时腐蚀速率vm。本发明提供的预测模型性能良好,拟合效果优异,可作为深远海环境中氟离子腐蚀条件下潜航器用钛合金材料服役安全的监测方法,补充了现有潜航器用钛合金材料腐蚀速率的预测方法。

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