涂层失效过程电化学阻抗谱的神经网络分析.pdf
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1、第2 5 卷第2 期2 0 0 5 年4 月中国腐蚀与防护学报J o u n l a lo fC h i n e S o c i e t yf o rC o m D S i 舳a n dP r o t e c t i o nV 0 1 2 5N o 2A p r 2 0 0 5涂层失效过程电化学阻抗谱的神经网络分析高志明1宋诗哲1,2 徐云海1(1 天津大学材料学院天津3 0 0 0 7 2;2 金属腐蚀与防护国家重点实验室沈阳1 1 0 0 1 6)摘要:在涂层失效过程的研究中,对长期浸泡于电解质溶液中试片的电化学阻抗谱(E I S)进行分析,提出了利用B 0 d e 图幅频特性曲线斜率做为
2、评价参数的方法以幅频特性斜率曲线作为K o h o n e n 神经网络的输入,将涂层失效过程自适应的分为5 个连续子过程。并将学习后的网络用于涂层失效过程阻抗谱分析结果表明不同类型涂层失效过程不同,可用建立的神经网络对涂层性能进行评价关键词:电化学阻抗谱(E I s)K o h o n e n 神经网络涂层失效中图分类号:T G l 7 4 4文献标识码:A文章编号:l 0 0 5 4 5 3 7(2 0 0 5)0 2 0 1 0 6 0 41 前言考察不同工艺条件下涂层的失效过程,研究涂层失效不同时期的特征,对在役涂层的状态进行判断具有重要的意义电化学阻抗谱(E I S)方法对被测体系扰
3、动小,能获得丰富的信息,在涂层性能研究中获得了成功的应用 1 在对阻抗谱进行分析时,通常要利用电化学等效电路进行拟合得到等效电路参数利用等效电路对涂层状态进行判断很复杂不同涂层状态,等效电路形式不同,并且往往一个阻抗谱可解析成不同的等效电路同时,不同涂层体系阻抗幅值相差较大,甚至数个数量级,当简单的应用阻抗值对涂层进行评价时,也会顾此失彼神经网络B P 算法在涂层研究中初见端倪 2|本文试图利用K o h o n e n 神经网络对阻抗谱数据进行分析,希望得到评价涂层性能的简便参数和方法2 电化学阻抗谱测试选用涂层研究常用电解池,参比电极为A g A g C l,辅助电极为宽1 0m m、长1
4、 1 0m m 的1 8 8 不锈钢条,试片的有效工作面积为1 8 8c m 2 电解质为0 5m o l LN a C l 水溶液模拟试片的制作工艺分别为:1#试样底面打磨,涂刷环氧富锌底漆两遍,聚氨酯云铁面漆两遍,干膜厚度1 8 0 肚m 1 0 肛m;2#试样除底面未打磨外,其处理与1#试样相同;3#试样底面打磨,涂刷环氧富锌底漆两遍,干膜总厚度8 0 弘m 5 弘m;4#试样底面打磨,涂刷聚氨酯富锌定稿日期:2 0 0 4,0 6 1 2基金资助:国家重点基础研究发展规划项目(G 1 9 9 9 0 6 5 0)作者简介:高志明,男,1 9 7 0 年生。博士,研究方向为应用化学底漆两
5、遍,干膜总厚度1 0 0 弘m 5 弘m;5#底面未打磨,涂刷聚氨酯云铁面漆两遍,干膜总厚度1 0 0p m5 肛m 此外按照1#试片的处理方法,制作了不同破损程度的模拟试片,破损孔直径分别为1m m、3 1 2m m、4 8m m、6 9m m、9 2m m 和1 2 1m m E I S 测量用英国S o l a r t r a n 公司的1 2 5 0 频率响应分析仪(F R A)和1 2 8 6 电化学接口(E I)完成,测试频率范围为6 5 5m H z 6 5 5k H z,对数扫频,每倍频程8 步阻抗测试、数据采集与变换由v B 编制的腐蚀电化学研究方法应用软件C P 完成,用s
6、 o l a r-t r a n 公司Z v i e w 2 软件绘制阻抗谱3 结果与讨论3 1 涂层失效过程的阻抗谱特征测试了各试片浸泡过程中不同时期的阻抗谱及模拟破损试片的阻抗谱2#、4#试片相应的阻抗谱见图1、图2,其余试片的阻抗谱略1#、2#试片随着浸泡时间的延长,E I S 变化缓慢,由相角接近9 0。逐渐向具有单一容抗弧特征变化,阻抗下降,在试验的浸泡后期阶段,变化速度增加3#、4#、5#试片浸泡开始就具有双容抗弧特征,只是两个时间常数比较接近,在浸泡初期阻抗迅速下降,随浸泡的延续,变化趋于平缓3 2 特征参数的提取在对阻抗谱进行分析时,通常要利用电化学等效电路进行拟合得到等效电路
7、参数,不同涂层体系、不同时期阻抗谱都相差较大,等效电路难于选择,对涂层状态进行判断困难本文试图抛开等效电路,直接应用阻抗谱特征进行分析,考虑阻抗谱B o d e 图中幅频曲线的斜率,则有下式:町,=赶嗍(1)万方数据2 期高志明等:涂层失效过程电化学阻抗谱的神经网络分析1 0 7EUC:卫、NNEUC:Y、N Z,k Q c m 25EUG、NF i g 1E I So f2#s p e d m e na td i f f e r e n ti m m e r s e dt i m eZ,k Q c m2EoC=、NF i g 2E I So f4#s p e d m e na td i f
8、f e r e n ti m m e r s e dt i m e其中IZ|为阻抗模值,为频率,实际应用中,可应用微商代替微分:l o g IZ fl l o g fZ f、l志(厂)2 面喃j 可蔗带(2)显然,不同性能的涂层体系的特征参数惫(厂)不同在涂层失效过程中志(厂)随涂层性能的变化而变化因此可以利用志(厂)的特性对涂层失效过程进行研究,省去等效电路选择和拟合等步骤应用式(2)计算所有模拟试片阻抗谱的特征参数曲线,图3、图4 为2#、4#试片的忌(厂)3 3K o h o n 吼神经网络分析K o h o n e n 神经网络 3,4 由输入层和输出层两层节点组成输入层中的每一个神经
9、元,通过权与输出层的每一个神经元相联,输出层神经元一般以二维形式排列,它们中的每一个神经元是输入样本的映象各神经元的连接权具有一定的分布,最临近的神经元互相激励,较远的神经元互相抑制,更远的神经元则又具有较弱的激励作用网络采用无导师竞争学习的方法,在学习过程中,只需向网络提供学习样本,而无需提供理想输出利用K o h o n e n 网络盼自适应功能,将是(厂)曲线作为神经网络的输入,网络自适应学习后,网络的输出结果即可反映涂层的状态设定K o h o n e n 网络输出层为以个神经元,本文选,z 等于5,对应涂层失效过程的5 个子过程,网络输入层为m 个神经元,本文选m 等于1 9,分别对
10、应8 7 3 4 H z 1 5 5 3 2 H z 频率区间对数扫频每倍频程8 点的1 9 个频率特征信息涂层失效过程为一长期的过程,尽管对实验试片进行了长期的测试,但未能在一个试片上得到涂层失效的完整过程将所有试片的阻抗谱综合在一起,则包含了失效过程中的各个子过程的信息 万方数据1 0 8中国腐蚀与防护学报第2 5 卷霄工寸c or一董,H zF i g 3 志(,)o f2#s p e c i m e n疗们ook(1 1 6 4 7H z)F i g 5K o h o n e nn e t w o r kd 躐i f i c a t i o nr e s u l tt i m e,d0
11、 O-0 20 4-0 60 81 0疗C 疗乃Uc,),)of|H ZF i g 4 七(,)o f4#s p e c i m e n1 0 21 0 31 0 4厂,H zF i g 6W e i g h to fK o h o n e nn e t w o r kt j m e,dF i g 7D e g r a d a t i o nr e s u l to fs p e c i m e I l sc l a s S i f i e db yt h en e t w o r k利用5 个试片浸泡过程及模拟破损试片的特征参数集组成训练集,K o h o n e n 网络的自适应分类学习情
12、况见图5,横坐标为1 1 6 4 7 H z 对应的特征参数值,纵坐标为为1 1 6 4 H z 所对应的特征参数值,图中数字为相应的类别K o h o n e n 网络将所有的实验结果自适应的分为5 类,相当于将涂层失效过程分为5 个子过程,分类权值见图6,图中数字为相应的子过程考察5 个子过程权值相应的试片状态情况,可以粗略认为它们分别对应以下5 种涂层状态:(1)涂层浸泡初期,此时涂层具有好的保护性能;(2)腐蚀oe 园0e 园oe 0eoeoe毋eoe固0e0eoeoe0 0oeo毋80oe o0 9 o8 ooeo 2o3541 万方数据2 期高志明等:涂层失效过程电化学阻抗谱的神经
13、网络分析1 0 9介质逐渐渗入涂膜,有电化学反应发生;(3)涂层中含水率接近饱和,出现微孔,有剥离倾向,保护性能较差;(4)涂层有出现鼓泡或小的缺陷,局部不具有保护性能;(5)涂层出现大的缺陷,涂层完全失效应用学习好的神经网络对涂层失效过程的阻抗谱特征参数曲线进行识别,图7 为识别结果,图中纵坐标为子过程标识1#和2#试片随浸泡时间的变化,存在涂层破坏与修复的过程,很长时间保持在第二个子过程以下,在4 0 0 d 左右涂层有进入第三个子过程的趋势从总的趋势看,涂层在震荡中逐渐向性能变差的状态发展3#试片很快就转入第四种状态,性能较差对于4#试片,开始涂层吸水很快转入第二种状态,并保持性能相对稳
14、定,此时变化相对缓慢,到1 0 0 d 左右性能变差的速度较快,转化为第三种状态5#试片很快转入第三种状态并保持8 0 d后转化为第四种状态表明环氧富锌底漆和聚氨酯云铁面漆联合应用的涂层性能较好,按工艺标准使用效果更好;单用聚氨酯富锌底漆的涂层性能较差;单用环氧富锌底漆的涂层和单用聚氨酯云铁面漆的涂层性能更差4 结论(1)提出了利用B 0 d e 图幅频特性曲线斜率做为评价参数的方法,为涂层性能的评价提供了依据(2)以幅频特性斜率曲线作为K o h o n e n 神经网络的输入,将涂层失效过程自适应的分为5 个连续的子过程(3)将学习后的网络用于涂层失效过程研究,对失效过程中涂层性能进行了识
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