在恒电流条件下,将镀锡钢板作为阳极在稀盐酸中用高电流密度电解,测定其电位E随时间t变化的曲线和相应的dE/dt-t微分曲线,从中抽取与镀锡钢板合金层致密程度和耐蚀性有关的参数,用支持向量机算法(support vector machine,SVM)和主成分分析(principal component analysis,PCA)及Fisher法等模式识别算法总结这些参数和镀锡钢板耐蚀性标准测试方法所得的合金-锡偶合电流值(alloy-tin couple value test,ATC值)的对应关系.据此找出耐蚀优级镀锡钢板E-t曲线判据和优化产品耐蚀性的工艺条件.结果表明:可在此基础上建立监测和优化镀锡钢板耐蚀性的快速测定方法.
参考文献
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| [5] | Cristinini N, Taylor J. An Introduction on Support Vector Machine and Other Kernel-based Learning Methods.Cambridge: Cambridge University Press, 2000:42 |
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