CN114018832A - 一种钢表面涂层防护等级的评估方法 - Google Patents
一种钢表面涂层防护等级的评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114018832A CN114018832A CN202111168168.XA CN202111168168A CN114018832A CN 114018832 A CN114018832 A CN 114018832A CN 202111168168 A CN202111168168 A CN 202111168168A CN 114018832 A CN114018832 A CN 114018832A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coating
- grade
- disease
- data
- sequence data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000576 coating method Methods 0.000 title claims abstract description 129
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 title claims abstract description 128
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 38
- 239000010959 steel Substances 0.000 title claims abstract description 38
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 17
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 69
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 68
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 claims abstract description 27
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000002845 discoloration Methods 0.000 claims description 11
- JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N iron(III) oxide Inorganic materials O=[Fe]O[Fe]=O JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 7
- 230000032683 aging Effects 0.000 claims description 6
- 238000005336 cracking Methods 0.000 claims description 5
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims description 5
- 239000003973 paint Substances 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 3
- 239000002966 varnish Substances 0.000 claims description 3
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims 6
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims 2
- 238000004901 spalling Methods 0.000 claims 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 abstract description 2
- 230000005587 bubbling Effects 0.000 abstract description 2
- 238000009533 lab test Methods 0.000 abstract description 2
- 238000005187 foaming Methods 0.000 description 17
- 206010040844 Skin exfoliation Diseases 0.000 description 15
- 230000008859 change Effects 0.000 description 10
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 6
- 238000004299 exfoliation Methods 0.000 description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005562 fading Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Algebra (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Testing Resistance To Weather, Investigating Materials By Mechanical Methods (AREA)
Abstract
本发明是一种钢表面涂层防护等级的评估方法,该方法在实际测量的大量涂层性能变化趋势的数据基础上,选取能够真实反应涂层防护性能的阻抗模值作为母序列数据,其余涂层表面病害数据(色差、起泡面积、裂纹宽度、剥落面积、锈蚀面积)作为子序列数据,组成实验室测试数据表;通过数据缩放处理使得各类实测数据回归到同一维度,但仍保留原有的变化趋势;通过进一步数学计算分别求得缩放处理后的各子序列数据相对于母序列数据的关系系数,反映其各自变化趋势相对与母序列数据变化趋势的一致性;通过对关系系数归一化处理,计算得到涂层各类表面病害数据相对于涂层防护性能的影响程度值。
Description
技术领域
本发明是一种钢表面涂层防护等级的评估方法,属于环境工程与试验技术领域。
背景技术
桥梁等钢结构长时间暴露于自然环境中,其表面涂层体系容易产生损伤。为了量化钢结构表面涂层防护效果在特定环境条件中的褪化规律,便需要根据病害类型和程度,科学地制定等级评估方法。开展此项工作,通常需要将制备的带涂层材料试片、连接件、结构件等进行自然暴露试验或实验室加速试验,并定期进行取样观察及测试,积累相关基础数据。
目前,国内外针对涂层防护等级的评估方法仍以单项病害定性评估为主,如《GB/T176-2008色漆和清漆涂层老化的评级方法》中较为详细的建立了单项病害等级评估方法(如起泡、剥落等),但此评估方法的评定结果往往受测试人员主观判断影响,根据单位面积中涂层的起泡数量和大小凭经验划分起泡等级、根据剥落面积大小凭经验划分剥落等级等,是一种定性评估方法,具有一定的局限性,难以定量地准确定义被测涂层的防护等级,以及变化程度。也有部分评估方法将各个单项病害等级综合考虑形成综合等级,然而这些评估方法的准确性和置信度并不理想:一方面,对于单项病害类型的影程度缺乏考虑,仅仅是将各类病害等级进行机械拼接;另一方面,容易受到试验人员的主观判断影响,造成结果失真。
发明内容
本发明正是针对上述现有技术状况而设计提供了一种钢表面涂层防护等级的评估方法,其目的是通过一种可靠的评估思路,实现钢表面涂层防护效果的定量综合评定。
为实现上述目的,本发明的技术解决方案是:
本发明所述的钢表面涂层防护等级的评估方法的步骤如下:
步骤一、测量钢表面涂层老化过程中在0.01Hz电信号频率下的阻抗模值,并将该阻抗模值与涂层变色、涂层起泡、涂层裂纹、涂层剥落、基体锈蚀之间按同一测量时间点建立对应关系;
该对应关系中,阻抗模值由小到大构成母序列数据,阻抗模值按同一测量时间点对应的涂层变色、涂层起泡、涂层裂纹、涂层剥落、基体锈蚀的值按时间顺序分别构成一个子序列数据;
步骤二、对母序列数据和子序列数据进行缩放处理,其处理过程如下:
对母序列数据取10的对数处理,得到处理后的母序列数据,随后对处理后的母序列数据和所有子序列数据分别按序列求取算术平均值,再求取处理后的母序列数据和所有子序列数据与对应序列的算术平均值的比值,得到缩放处理后的母序列数据和子序列数据;
步骤三、求取缩放处理后的母序列数据与按同一测量时间点对应的缩放处理后的子序列数据之差的绝对值,然后按子序列对上述绝对值进行求和,再按子序列求取算术平均值,得到每一子序列所对应的病害项对于母序列的关系系数,即α变色、α起泡、α裂纹、α剥落、α锈蚀,其计算公式为:
式中,α为某一子序列所对应的病害项的关系系数,b为某一子序列缩放处理后的子序列数据,a为缩放处理后的母序列数据,t为同一测量时间点,n为总的测量时间点个数;
步骤四、分别求取步骤三得到每一子序列所对应的病害项对于母序列的关系系数在整体中的占比,得到该病害项对涂层防护性能的影响程度大小,计算公式为:
其中,β1为某一类病害相对涂层防护性能的影响程度值,α1为某一病害项的关系系数,即病害项α变色、α起泡、α裂纹、α剥落、α锈蚀中的一种;
步骤五、根据国标《GB/T 176-2008色漆和清漆涂层老化的评级方法》中关于涂层变色、涂层起泡、涂层裂纹、涂层剥落、基体锈蚀的等级划分标准,划分涂层病害等级0~5级,并根据该涂层病害等级对应地将钢表面涂层防护性能的综合等级也划分为0~5级,并相应地对钢表面涂层防护性能的综合等级标准及应对措施定义如下:综合等级标准的定义参数为涂层状态,0级为健全,1级为轻微劣化,2级为中等劣化,3级为轻重劣化,4级为严重劣化,5级为完全劣化,对应的应对措施分别为:保持、日常维护、局部修复,修复区域是实际影响区域的10倍、重新涂装、除锈并重新涂装、除锈并重新涂装;
针对上述划分的涂层病害等级0~5级,设定对应的综合等级参数γ,取值分别为:0级为≤0.1,1级为0.1~0.7,2级为0.7~1.8,3级为1.8~2.5,4级为2.5~3.4,5级为3.4~5.0,综合等级参数γ的计算公式为:
γ=∑(病害项的涂层病害等级×病害相对涂层防护性能的影响程度值)式3;
步骤六、对待检测的钢表面涂层,确定其各项病害的等级,再结合对应的病害相对涂层防护性能的影响程度值,通过式3计算得到该涂层防护性能的综合等级参数γ后,对比步骤五给出的综合等级参数γ设定值,即可得到该钢表面涂层的综合等级及应对措施。
在实施中,在原有涂层变色、涂层起泡、涂层裂纹、涂层剥落、基体锈蚀病害项的基础上增加失光、粉化病害项。
在实施中,步骤二中,对母序列数据取10的对数处理之外,还能够取自然对数。
本发明技术方案适用于评定钢试片、连接件及结构件的表面防护涂层体系在特定环境因素作用后的综合防护等级。本发明技术方案涉及的钢表面涂层防护等级的评估方法具有大数据分析、定量描述、科学计算等特点。在实际测量的大量涂层性能变化趋势的数据基础上,选取能够真实反应涂层防护性能的阻抗模值作为母序列数据,其余涂层表面病害数据(色差、起泡面积、裂纹宽度、剥落面积、锈蚀面积)作为子序列数据,组成实验室测试数据表;通过数据缩放处理使得各类实测数据回归到同一维度,但仍保留原有的变化趋势;通过进一步数学计算分别求得缩放处理后的各子序列数据相对于母序列数据的关系系数,反映其各自变化趋势相对与母序列数据变化趋势的一致性;通过对关系系数归一化处理,计算得到涂层各类表面病害数据相对于涂层防护性能的影响程度值。
附图说明
图1为色差等级划分。
图2为起泡等级划分。
图3为裂纹等级划分。
图4为剥落等级划分。
图5为锈蚀等级划分。
表1为涂层病害等级基础评估表。
表2为涂层防护性能相关性数据。
表3为经过缩放处理后的涂层防护性能相关性数据。
表4为各类病害与涂层防护性能的关系系数和影响程度值。
表5为涂层防护等级综合评估表。
具体实施方式
下面结合附图和实施实例对本发明作进一步说明。
本实施例针对钢表面某一涂层体系,采用本发明所述的钢表面涂层防护等级的评估方法对该涂层防护性能进行评测,其步骤如下:
步骤一、测量钢表面涂层老化过程中在0.01Hz电信号频率下的阻抗模值,并将该阻抗模值与涂层变色、涂层起泡、涂层裂纹、涂层剥落、基体锈蚀之间按同一测量时间点建立对应关系;
该对应关系中,阻抗模值由小到大构成母序列数据,阻抗模值按同一测量时间点对应的涂层变色、涂层起泡、涂层裂纹、涂层剥落、基体锈蚀的值按时间顺序分别构成一个子序列数据;如表2所示;
表2
步骤二、对母序列数据和子序列数据进行缩放处理,其处理过程如下:
对母序列数据取10的对数处理,得到处理后的母序列数据,随后对处理后的母序列数据和所有子序列数据分别按序列求取算术平均值,再求取处理后的母序列数据和所有子序列数据与对应序列的算术平均值的比值,得到缩放处理后的母序列数据和子序列数据;如表3所示;
表3
步骤三、求取缩放处理后的母序列数据与按同一测量时间点对应的缩放处理后的子序列数据之差的绝对值,然后按子序列对上述绝对值进行求和,再按子序列求取算术平均值,得到每一子序列所对应的病害项对于母序列的关系系数,即α变色、α起泡、α裂纹、α剥落、α锈蚀,其计算公式为:
式中,α为某一子序列所对应的病害项的关系系数,b为某一子序列缩放处理后的子序列数据,a为缩放处理后的母序列数据,t为同一测量时间点,n为总的测量时间点个数;
步骤四、分别求取步骤三得到每一子序列所对应的病害项对于母序列的关系系数在整体中的占比,得到该病害项对涂层防护性能的影响程度大小,计算公式为:
其中,β1为某一类病害相对涂层防护性能的影响程度值,α1为某一病害项的关系系数,即病害项α变色、α起泡、α裂纹、α剥落、α锈蚀中的一种;如表4所示;
表4
病害类型 | 变色 | 起泡 | 裂纹 | 剥落 | 锈蚀 |
关系系数 | 0.671008659 | 0.81931282 | 0.885432134 | 1.200330351 | 1.212745456 |
影响程度值 | 0.14 | 0.17 | 0.19 | 0.24 | 0.26 |
步骤五、根据国标《GB/T 176-2008色漆和清漆涂层老化的评级方法》中关于涂层变色、涂层起泡、涂层裂纹、涂层剥落、基体锈蚀的等级划分标准,划分涂层病害等级0~5级,其中:如图1所示,设置钢表面涂层色差值区间范围,划分变色病害等级为0~5级;如图2所示,设置钢表面涂层起泡面积区间范围,划分起泡病害等级为0~5级;如图3所示,设置钢表面涂层裂纹宽度区间范围,划分裂纹病害等级为0~5级;如图4所示,设置钢表面涂层剥落面积区间范围,划分剥落病害等级为0~5级;如图5所示,设置钢表面涂层锈蚀面积区间范围,划分锈蚀病害等级为0~5级;随后,建立病害等级基础评估表,见表1。
表1
再根据该涂层病害等级对应地将钢表面涂层防护性能的综合等级也划分为0~5级,并相应地对钢表面涂层防护性能的综合等级标准及应对措施定义如下:综合等级标准的定义参数为涂层状态,0级为健全,1级为轻微劣化,2级为中等劣化,3级为轻重劣化,4级为严重劣化,5级为完全劣化,对应的应对措施分别为:保持、日常维护、局部修复,修复区域是实际影响区域的10倍、重新涂装、除锈并重新涂装、除锈并重新涂装;针对上述划分的涂层病害等级0~5级,设定对应的综合等级参数γ,取值分别为:0级为≤0.1,1级为0.1~0.7,2级为0.7~1.8,3级为1.8~2.5,4级为2.5~3.4,5级为3.4~5.0,综合等级参数γ的计算公式为:
γ=∑(病害项的涂层病害等级×病害相对涂层防护性能的影响程度值)式3;
表5
步骤六、对待检测的钢表面涂层,确定其各项病害的等级,再结合对应的病害相对涂层防护性能的影响程度值,通过式3计算得到该涂层防护性能的综合等级参数γ后,对比步骤五给出的综合等级参数γ设定值,即可得到该钢表面涂层的综合等级及应对措施。
在完成上述步骤后,针对本实施例所给出的待测的某一钢表面涂层,测得其当前色差值为5.6、起泡面积比为4.45%、裂纹宽度为0.22mm、剥落面积比为6.72%、锈蚀面积比为5.83%。则可根据表1和表4查得其当前病害特征的基础等级(变色基础等级为2级、起泡基础等级为2级、裂纹基础等级为2级、剥落基础等级为3级、锈蚀基础等级为4级)和影响程度值(变色影响程度值为、起泡影响程度值为、裂纹影响程度值为、剥落影响程度值为、锈蚀影响程度值为),进而计算得到该涂层当前的综合等级参数γ:
γ=∑(病害基础等级×影响程度值)=2×0.14+2×0.17+2×0.19+3×0.24+4×0.26=2.76
再根据表5的内容,确定该涂层当前的综合等级为4级,已经出现了比较严重劣化,需除锈并重新涂装。
Claims (3)
1.一种钢表面涂层防护等级的评估方法,其特征在于:该方法的步骤如下:
步骤一、测量钢表面涂层老化过程中在0.01Hz电信号频率下的阻抗模值,并将该阻抗模值与涂层变色、涂层起泡、涂层裂纹、涂层剥落、基体锈蚀之间按同一测量时间点建立对应关系;
该对应关系中,阻抗模值由小到大构成母序列数据,阻抗模值按同一测量时间点对应的涂层变色、涂层起泡、涂层裂纹、涂层剥落、基体锈蚀的值按时间顺序分别构成一个子序列数据;
步骤二、对母序列数据和子序列数据进行缩放处理,其处理过程如下:
对母序列数据取10的对数处理,得到处理后的母序列数据,随后对处理后的母序列数据和所有子序列数据分别按序列求取算术平均值,再求取处理后的母序列数据和所有子序列数据与对应序列的算术平均值的比值,得到缩放处理后的母序列数据和子序列数据;
步骤三、求取缩放处理后的母序列数据与按同一测量时间点对应的缩放处理后的子序列数据之差的绝对值,然后按子序列对上述绝对值进行求和,再按子序列求取算术平均值,得到每一子序列所对应的病害项对于母序列的关系系数,即α变色、α起泡、α裂纹、α剥落、α锈蚀,其计算公式为:
式中,α为某一子序列所对应的病害项的关系系数,b为某一子序列缩放处理后的子序列数据,a为缩放处理后的母序列数据,t为同一测量时间点,n为总的测量时间点个数;
步骤四、分别求取步骤三得到每一子序列所对应的病害项对于母序列的关系系数在整体中的占比,得到该病害项对涂层防护性能的影响程度大小,计算公式为:
其中,β1为某一类病害相对涂层防护性能的影响程度值,α1为某一病害项的关系系数,即病害项α变色、α起泡、α裂纹、α剥落、α锈蚀中的一种;
步骤五、根据国标《GB/T 176-2008色漆和清漆涂层老化的评级方法》中关于涂层变色、涂层起泡、涂层裂纹、涂层剥落、基体锈蚀的等级划分标准,划分涂层病害等级0~5级,并根据该涂层病害等级对应地将钢表面涂层防护性能的综合等级也划分为0~5级,并相应地对钢表面涂层防护性能的综合等级标准及应对措施定义如下:综合等级标准的定义参数为涂层状态,0级为健全,1级为轻微劣化,2级为中等劣化,3级为轻重劣化,4级为严重劣化,5级为完全劣化,对应的应对措施分别为:保持、日常维护、局部修复,修复区域是实际影响区域的10倍、重新涂装、除锈并重新涂装、除锈并重新涂装;
针对上述划分的涂层病害等级0~5级,设定对应的综合等级参数γ,取值分别为:0级为≤0.1,1级为0.1~0.7,2级为0.7~1.8,3级为1.8~2.5,4级为2.5~3.4,5级为3.4~5.0,综合等级参数γ的计算公式为:
γ=∑(病害项的涂层病害等级×病害相对涂层防护性能的影响程度值) 式3;
步骤六、对待检测的钢表面涂层,确定其各项病害的等级,再结合对应的病害相对涂层防护性能的影响程度值,通过式3计算得到该涂层防护性能的综合等级参数γ后,对比步骤五给出的综合等级参数γ设定值,即可得到该钢表面涂层的综合等级及应对措施。
2.根据权利要求1所述的钢表面涂层防护等级的评估方法,其特征在于:在原有涂层变色、涂层起泡、涂层裂纹、涂层剥落、基体锈蚀病害项的基础上增加失光、粉化病害项。
3.根据权利要求1所述的钢表面涂层防护等级的评估方法,其特征在于:步骤二中,对母序列数据取10的对数处理之外,还能够取自然对数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111168168.XA CN114018832B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种钢表面涂层防护等级的评估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111168168.XA CN114018832B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种钢表面涂层防护等级的评估方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114018832A true CN114018832A (zh) | 2022-02-08 |
CN114018832B CN114018832B (zh) | 2023-11-21 |
Family
ID=80055343
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111168168.XA Active CN114018832B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种钢表面涂层防护等级的评估方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114018832B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115640632A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-01-24 | 港珠澳大桥管理局 | 钢箱梁桥涂层服役状态评估方法、装置、设备和介质 |
CN117214076A (zh) * | 2023-09-14 | 2023-12-12 | 大连理工大学 | 一种海洋结构物腐蚀状态综合分析装置及监测方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001228105A (ja) * | 2000-02-15 | 2001-08-24 | Toshiba Corp | 遮熱コーティングの特性評価装置および同特性評価方法 |
CN108510166A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-09-07 | 中国兵器工业第五九研究所 | 一种涂层防护性能综合评价方法、设备 |
CN109490410A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-03-19 | 西安交通大学 | 残余应力作用下的应力腐蚀裂纹多频涡流定量评价方法 |
-
2021
- 2021-09-30 CN CN202111168168.XA patent/CN114018832B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001228105A (ja) * | 2000-02-15 | 2001-08-24 | Toshiba Corp | 遮熱コーティングの特性評価装置および同特性評価方法 |
CN108510166A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-09-07 | 中国兵器工业第五九研究所 | 一种涂层防护性能综合评价方法、设备 |
CN109490410A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-03-19 | 西安交通大学 | 残余应力作用下的应力腐蚀裂纹多频涡流定量评价方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
唐扬刚;贺小帆;刘文;李玉海;: "飞机连接结构防护涂层老化损伤量化评估方法", 航空学报, no. 01 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115640632A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-01-24 | 港珠澳大桥管理局 | 钢箱梁桥涂层服役状态评估方法、装置、设备和介质 |
CN117214076A (zh) * | 2023-09-14 | 2023-12-12 | 大连理工大学 | 一种海洋结构物腐蚀状态综合分析装置及监测方法 |
CN117214076B (zh) * | 2023-09-14 | 2024-05-14 | 大连理工大学 | 一种海洋结构物腐蚀状态综合分析装置及监测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114018832B (zh) | 2023-11-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110555596B (zh) | 一种基于配电物资质量评价的抽检策略制定方法及系统 | |
CN109753684B (zh) | 一种用于变电站能耗基准修正的多元线性回归建模方法 | |
CN114018832A (zh) | 一种钢表面涂层防护等级的评估方法 | |
CN109766517B (zh) | 一种用于变电站能效评估的能耗基准修正方法 | |
CN103198210A (zh) | 一种天然气管道减阻内涂层检测评价方法及设备 | |
CN102184292A (zh) | 服从指数分布的电子产品可靠性预计模型修正方法 | |
CN113298766B (zh) | 一种基于图像识别的金属腐蚀损伤定量评价方法 | |
CN114001654B (zh) | 工件端面位姿评价方法 | |
He et al. | Objective Bayesian analysis for the accelerated degradation model based on the inverse Gaussian process | |
CN113553784B (zh) | 一种海水全浸环境下有机涂层寿命评估方法 | |
CN116678814A (zh) | 耐腐蚀性能评估方法 | |
CN102156783A (zh) | 电力系统仿真精度综合评估方法 | |
Knop | Analysis of risk of nonconformities and applied quality inspection methods in the process of aluminium profiles coating based on FMEA results | |
CN110489848B (zh) | 一种不同海水流速腐蚀疲劳裂纹扩展速率预测方法 | |
Miszczyk et al. | Multivariate analysis of impedance data obtained for coating systems of varying thickness applied on steel | |
CN114676587B (zh) | 基于载荷谱相似性的疲劳寿命评估方法 | |
Windsor | Attribute gage R&R | |
CN116840137A (zh) | 一种铝合金结构材料的腐蚀损伤分级量化方法 | |
CN114139932A (zh) | 一种基于计量经济学联动分析理论的负荷特性指标关联性分析方法 | |
CN111862188A (zh) | 一种定量评价锈蚀面积的方法 | |
CN113902282B (zh) | 一种面向小样本数据条件的航班运行风险评价方法 | |
CN115730857A (zh) | 清洗剂长期使用性能量化评价方法、装置和计算机设备 | |
CN114112722B (zh) | 基于回归方程的金属杆件压弯最大屈服应力评价方法 | |
CN86103893A (zh) | 快速测定材料接触疲劳极限的方法 | |
Horie et al. | Calculation of repeatability and reproducibility for qualitative data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |