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公开(公告)号：CN114121174B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202111373441.2
申请日：2021-11-19
Applicant: 中国机械总院集团武汉材料保护研究所有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种碳钢腐蚀速率预测方法，由给定的历史积累的自然环境腐蚀数据构建模型初始训练、测试样本；使用遗传算法对随机森林中基分类器个数、最大树深两个参数进行调优，以此建模并保存最优随机森林预测模型；利用随机森林对初始数据样本的腐蚀预测结果以及重要特征的选择构建BP神经网络模型的训练、测试样本；初始化BP神经网络模型；使用给定的训练、测试样本对BP神经网络进行优化、训练、测试得到建模最优神经网络预测模型；将代预测数据输入集成随机森林、BP神经网络预测模型，得到碳钢腐蚀预测结果。本发明解决传统预测结果不够稳定、精度低的问题，提高了对碳钢腐蚀速率预测的健壮性和预测精度。
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公开(公告)号：CN119442757A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411490954.5
申请日：2024-10-24
Applicant: 中国机械总院集团武汉材料保护研究所有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/23 , G16C60/00 , G06F119/04
Abstract: 本申请提供了一种输电塔服役寿命预测方法及系统，方法包括：建立宏观尺度的输电塔有限元模型；基于建立的输电塔有限元模型，对未腐蚀输电塔在极端条件下服役性能进行受载仿真分析，获取输电塔受力的薄弱构件；建立微观尺度的薄弱构件材料的电化学腐蚀模拟模型；基于建立的电化学腐蚀模拟模型，获取薄弱构件的腐蚀失厚的量化分析结果；根据获取的薄弱构件的腐蚀失厚的量化分析结果结合建立的宏观尺度的输电塔有限元模型，获取输电塔服役寿命预测结论。本申请对输电塔在大气腐蚀条件下的服役性能变化及服役进行寿命预测，为电力系统差异化防腐策略的制定提供了科学依据，对于保障电力系统的安全、稳定、高效运行具有重要的理论价值与实践意义。
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公开(公告)号：CN119823562A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510069661.8
申请日：2025-01-16
Applicant: 中国机械总院集团武汉材料保护研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种内嵌液态修复网络的聚氨酯复合材料及其制备方法，属于高分子材料技术领域，其由聚氨酯预聚体40‑60份、修复剂载体颗粒5‑20份、液态修复剂10‑30份和分散剂0.1‑1份组成。本发明的符合材料解决聚氨酯材料在长期使用中易受损伤、修复效率低的问题。本发明的复合材料材料在大尺度损伤和多次损伤下具有快速、高效和自适应的修复性能，且适用于酸碱、高温等复杂环境，在各种工业设备、柔性电子设备、汽车、建筑等领域具有重要应用前景。
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公开(公告)号：CN114121174A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111373441.2
申请日：2021-11-19
Applicant: 武汉材料保护研究所有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种碳钢腐蚀速率预测方法，由给定的历史积累的自然环境腐蚀数据构建模型初始训练、测试样本；使用遗传算法对随机森林中基分类器个数、最大树深两个参数进行调优，以此建模并保存最优随机森林预测模型；利用随机森林对初始数据样本的腐蚀预测结果以及重要特征的选择构建BP神经网络模型的训练、测试样本；初始化BP神经网络模型；使用给定的训练、测试样本对BP神经网络进行优化、训练、测试得到建模最优神经网络预测模型；将代预测数据输入集成随机森林、BP神经网络预测模型，得到碳钢腐蚀预测结果。本发明解决传统预测结果不够稳定、精度低的问题，提高了对碳钢腐蚀速率预测的健壮性和预测精度。
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