Název: Surface Pretreatments of AA5083 Aluminum Alloy with Enhanced Corrosion Protection for Cerium-Based Conversion Coatings Application: Combined Experimental and Computational Analysis
Další názvy: Předúprava povrchu hliníkové slitiny AA5083 se zvýšenou ochranou proti korozi pro aplikaci konverzních povlaků na bázi ceru: Kombinovaná experimentální a výpočetní analýza
Autoři: Mohammad Reza, Shishesaz
Moslem, Ghobadi
Najmeh, Asadi
Alireza, Zarezadeh
Ehsan, Saebnoori
Hamed, Amraei
Schubert, Jan
Chocholatý, Ondřej
Citace zdrojového dokumentu: MOHAMMAD REZA, S. MOSLEM, G. NAJMEH, A. ALIREZA, Z. EHSAN, S. HAMED, A. SCHUBERT, J. CHOCHOLATÝ, O. Surface Pretreatments of AA5083 Aluminum Alloy with Enhanced Corrosion Protection for Cerium-Based Conversion Coatings Application: Combined Experimental and Computational Analysis. MOLECULES, 2021, roč. 26, č. 24, s. nestránkováno. ISSN: 1420-3049
Datum vydání: 2021
Nakladatel: MDPI
Typ dokumentu: článek
article
URI: 2-s2.0-85121026222
http://hdl.handle.net/11025/51638
ISSN: 1420-3049
Klíčová slova: předúprava;povrchu;hliníkové;slitiny;AA5083;zvýšenou;ochranou;proti;korozi;pro;aplikaci;konverzních;povlaků;bázi;ceru;kombinovaná experimentální výpočetní analýza
Klíčová slova v dalším jazyce: Surface;Pretreatments;AA5083;Aluminum;Alloy;with;Enhanced;Corrosion;Protection;for;Cerium-Based;Conversion;Coatings;Application;Combined;Experimental;and;Computational;Analysis
Abstrakt: Vliv předběžných povrchových úprav na konverzní povlak na bázi ceru nanesený na hliníkovou slitinu AA5083 byl zkoumán pomocí kombinace skenovací elektronové mikroskopie (SEM), energeticky disperzní rentgenové spektroskopie (EDS), polarizačního testování a elektrochemické impedanční spektroskopie. Pro studium účinků předběžných úprav povrchu byly na povrch aplikovány dva kroky předběžných úprav obsahujících kyselé nebo zásadité roztoky. Mezi předupravenými vzorky vykazoval vzorek připravený předúpravou alkalickým roztokem a následným promýváním kyselinou vyšší ochranu proti korozi (~3 řády vyšší než vzorek bez předúpravy). Tato předběžná úprava poskytla aktivnější povrch pro depozici vrstvy ceru a poskytla vhodnější substrát pro tvorbu filmu a vytvořila rovnoměrnější film. Morfologie povrchu vzorků potvrdila, že nejlepší povrchové pokrytí představovala předúprava alkalickým roztokem a následně promýváním kyselinou. Přítomnost ceru v (EDS) analýze prokázala, že předúprava alkalickým roztokem a následné promývání kyselinou vedlo k vyššímu nanášení vrstvy ceru na hliníkový povrch. Po výběru nejlepší předběžné úpravy povrchu byly zkoumány různé doby depozice cerových lázní. Nejlepšího času depozice bylo dosaženo při 10 min, po uplynutí této kritické doby se na povrchu vytvořila popraskaná vrstva, kterou nebylo možné ochránit. Korozní odolnost konverzních povlaků na bázi ceru získaná elektrochemickými testy byla použita pro trénink tří výpočetních technik (umělá neuronová síť (ANN), adaptivní neuro-fuzzy inferenční systém (ANFIS) a regrese s podpůrným vektorem (SVMR)) na základě předúpravy-1 (kyselé nebo alkalické čištění: pH (1)), předúpravy-2 (kyselé nebo alkalické čištění: pH (2)) a doby depozice v cerové lázni jako vstupu. Různá statistická kritéria ukázala, že model ANFIS (R2 = 0,99, MSE = 48,83 a MAE = 3,49) dokáže předpovědět korozní chování konverzního povlaku na bázi ceru přesněji než jiné modely. Nakonec byl vzhledem k robustnímu výkonu ANFIS při modelování zkoumán vliv jednotlivých parametrů.
Abstrakt v dalším jazyce: The effects of surface pretreatments on the cerium-based conversion coating applied on an AA5083 aluminum alloy were investigated using a combination of scanning electron microscopy (SEM), energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS), polarization testing, and electrochemical impedance spectroscopy. Two steps of pretreatments containing acidic or alkaline solutions were applied to the surface to study the effects of surface pretreatments. Among the pretreated samples, the sample prepared by the pretreatment of the alkaline solution then acid washing presented higher corrosion protection (~3 orders of magnitude higher than the sample without pretreatment). This pretreatment provided a more active surface for the deposition of the cerium layer and provided a more suitable substrate for film formation, and made a more uniform film. The surface morphology of samples confirmed that the best surface coverage was presented by alkaline solution then acid washing pretreatment. The presence of cerium in the (EDS) analysis demonstrated that pretreatment with the alkaline solution then acid washing resulted in a higher deposition of the cerium layer on the aluminum surface. After selecting the best surface pretreatment, various deposition times of cerium baths were investigated. The best deposition time was achieved at 10 min, and after this critical time, a cracked film formed on the surface that could not be protective. The corrosion resistance of cerium-based conversion coatings obtained by electrochemical tests were used for training three computational techniques (artificial neural network (ANN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), and support vector machine regression (SVMR)) based on Pretreatment-1 (acidic or alkaline cleaning: pH (1)), Pretreatment-2 (acidic or alkaline cleaning: pH (2)), and deposition time in the cerium bath as an input. Various statistical criteria showed that the ANFIS model (R2 = 0.99, MSE = 48.83, and MAE = 3.49) could forecast the corrosion behavior of a cerium-based conversion coating more accurately than other models. Finally, due to the robust performance of ANFIS in modeling, the effect of each parameter was studied.
Práva: © authors
Vyskytuje se v kolekcích:Články / Articles (KMM)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
molecules-26-07413-v2-1.pdf42,99 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/51638

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD