【摘 要】
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本文在材料建模基础上,采用第一性原理和分子动力学方法,研究了制备工艺对表面微观结构及硅元素偏析的影响,计算优化了选择激光熔融(SLM)参数,探讨了富硅相和含镁结构对铝合
【机 构】
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北京科技大学新材料技术研究院国家材料腐蚀与防护科学数据中心材料基因工程北京市高精尖中心;
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本文在材料建模基础上,采用第一性原理和分子动力学方法,研究了制备工艺对表面微观结构及硅元素偏析的影响,计算优化了选择激光熔融(SLM)参数,探讨了富硅相和含镁结构对铝合金腐蚀的作用规律。根据模拟结果,制备了不同微观组织结构的3D打印AlSi10Mg合金,采用EDS、SKPFM、TEM、XRD和EIS等进行测试和表征,结果表明当熔融温度较高时,硅偏析较小,SLM过程中冷速高促进大量亚晶界形成,逐层打印方式导致合金层的二次热处理,边界处已经饱和的铝硅固溶体中的硅原子再次析出,形成粗大的硅颗粒。打印过程中的局部热梯度促进硅偏析,随激光功率增大材料耐蚀性能提高。在材料计算数据、实验数据和数据挖掘方面,利用k-最近邻(knn)、决策树(dt)、梯度增强决策树(gbdt)随机森林(rf)和支持向量机(svm)等算法开展了极化曲线和电化学阻抗谱的机器学习研究,训练了模型并验证其泛化能力,通过重量分析,确定输入的环境参数对电化学预测结果的影响。以金属铜为例,将不同氯离子浓度、硫化物浓度和温度环境下纯铜的极化曲线和电化学阻抗谱为训练集,结合交叉验证和实验验证结果,可知随机森林算法对极化曲线的预测效果最好。通过输入重量分析,发现硫化物对腐蚀影响最大,预测结果与传统电化学实验一致,可用于腐蚀数据的快速解析与评价。
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