徐国荣
,
易清风
,
周光喜
,
任凤莲
中国腐蚀与防护学报
doi:10.3969/j.issn.1005-4537.2008.01.003
探讨了电化学方法在Al基体上沉积聚苯胺膜的控制工艺,研究了聚苯胺膜的耐蚀性.结果表明,Al基体上沉积一层Ni后,可用电化学方法沉积聚苯胺膜.循环伏安法的扫描电位上限、恒电流法的电流密度、恒电位法的电位范围和电解质的酸度均影响苯胺的聚合速度和聚苯胺膜的物理性能.动电位极化曲线表明,在0.5 mol/LNaCl 溶液中,用各种电化学方法沉积聚苯胺膜的Al样品,其点腐蚀电位比无膜时有所升高.Al基体表面覆盖导电聚苯胺膜以后,其耐蚀性能得到提高.
关键词:
铝聚苯胺
,
电化学法
,
耐蚀性
徐国荣
,
周光喜
,
易清风
,
任凤莲
中国腐蚀与防护学报
探讨了电化学方法在Al基体上沉积聚苯胺膜的控制工艺,研究了聚苯胺膜的耐蚀性。结果表明,Al基体上沉积一层Ni后,可用电化学方法沉积聚苯胺膜。循环伏安法的扫描电位上限、恒电流法的电流密度、恒电位法的电位范围和电解质的酸度均影响苯胺的聚合速度和聚苯胺膜的物理性能。动电位极化曲线表明,在0.5 mol/L NaCl溶液中,用各种电化学方法沉积聚苯胺膜的Al样品,其点腐蚀电位比无膜时有所升高。Al基体表面覆盖导电聚苯胺膜以后,其耐蚀性能得到提高。
关键词:
铝
,
null
,
null
,
null
赵雪淞
,
石倩倩
,
李彩霞
,
张孝松
硅酸盐通报
氧化亚铁微螺菌和喜温嗜酸硫杆菌是浸矿细菌的一种两种常见的浸矿细菌,为了测定重金属镍离子对它们活性的影响,设置了不同浓度镍离子的摇瓶实验,在温度为45℃,转速为150 r/min的条件下开展实验.结果表明:镍离子浓度在小于2g/L时,氧化亚铁微螺菌和喜温嗜酸硫杆菌的活性不受影响;镍离子浓度在4 g/L时,细菌的活性受到影响,活性降低,但通过自身的调节作用,还可以继续生长;镍离子浓度大于8g/L时,细菌几乎不生长.
关键词:
氧化亚铁微螺菌
,
喜温嗜酸硫杆菌
,
活性
,
镍离子
丁建南
,
朱若林
,
康健
,
张成桂
,
吴学玲
,
邱冠周
中国有色金属学报
自云南酸性热泉水样中分离出一株中度嗜热硫氧化菌YN12.对其形态特征和生理生化特性以及16S rDNA序列分析结果证明,该菌株归属于喜温嗜酸硫杆菌(Acidithiobacillus caldus).重金属抗性实验表明,YN12菌株对3CdSO4-8H2O具有超强抗性,其最高初始Cd2+耐受浓度达4.8 g/L.在此基础上,不断提升3CdSO4-8H2O浓度,其最终Cd2+耐受浓度可达31.5 g /L(相当于3CdSO4-8H2O 210 g/L).在该最终Cd2+耐受浓度下,经过连续3代的适应性生长,YN12菌株的生长速度和硫氧化活性均能得到较好的恢复.
关键词:
喜温嗜酸硫杆菌
,
YN12菌株
,
镉抗性
,
最高耐受浓度
关昕
,
孟延军
钢铁研究
论述了超高周疲劳研究的背景及意义,总结了近年来超高周疲劳的研究成果包括超高周疲劳的典型特征如S-N曲线、裂纹起源、起裂机理、影响超高周疲劳行为的因素等,介绍了超高周疲劳的常用实验手段,提出了今后超高周疲劳研究的课题.
关键词:
超高周疲劳
,
S-N曲线
,
疲劳裂纹萌生
,
超声疲劳实验
许超
,
张国栋
,
苏彬
材料工程
doi:10.3969/j.issn.1001-4381.2007.08.016
对高周疲劳和低周疲劳寿命预测模型进行了研究,提出了一种能够将高周疲劳和低周疲劳统一表征的能量形式参量.用统一的能量形式表征参量对高温合金GH141的760℃高周疲劳和低周疲劳数据进行处理,得到理想的能量-寿命方程.用1Cr11Ni2W2MoV钢500℃和粉末盘材料FGH95的600℃高温低周疲劳和高周疲劳数据对统一表征方法进行验证,验证结果表明,用能量形式的表征参量能够得到理想的能量-寿命方程.
关键词:
高周疲劳
,
低周疲劳
,
寿命预测
,
能量表征
,
高温合金
宋亚南
,
徐滨士
,
王海斗
,
张玉波
,
邢志国
稀有金属
分析了金属材料超高周疲劳断口形貌特征,介绍了基于Paris公式的裂纹扩展寿命预测模型和基于位错理论的疲劳裂纹萌生寿命预测模型,并结合前期有关金属材料超高周疲劳行为的试验数据,对2种预测模型的误差进行分析.结果表明,基于位错理论的寿命预测模型较为准确;而基于Paris公式的裂纹扩展寿命预测模型,其预测精度随着疲劳寿命的增加而降低,即材料组织缺陷萌生成为疲劳裂纹阶段占据疲劳寿命的绝大部分.在此基础上,提出了超高周疲劳寿命预测的研究方向:疲劳裂纹的萌生机制,特别是裂纹源表面萌生和内部萌生的竞争性机制;建立大样本数据,结合统计学方法,以工程构件的服役安全性和可靠性为基础,精确评价超高周疲劳寿命.
关键词:
超高周疲劳
,
寿命预测
,
断口形貌
,
预测误差