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World File Search System盐水腐蚀
盐水腐蚀抑制剂 25 升
从铬酸盐转化 NALFLEET™ 盐水腐蚀抑制剂与铬酸盐兼容。添加产品前无需冲洗含有铬酸盐的系统。让铬酸盐自然消耗，并将硼含量保持在最低 70ppm。NALFLEET™ 盐水腐蚀抑制剂应缓慢加入。开始一次加入总剂量的 5% 到 10%，并观察是否起泡。逐渐增加进料速率。NALFLEET™ 盐水腐蚀抑制剂在正常剂量下不会引起起泡，但如果加入过多过早，可能会产生起泡。进料管线和泵应为低碳钢、不锈钢、特氟龙、聚乙烯、PVC 聚丙烯或橡胶。
Winmate Robotics Controller 2025
主要挑战是，温迈特的机器人控制器与北欧机器人技术的高级水下无人机的整合解决了关键的挑战，以优化在次要环境中的性能。•环境耐用性：该系统旨在承受高水压，温度波动和盐水腐蚀，从而确保在恶劣的水下条件下可靠的操作。•实时数据处理：实施低延迟，高分辨率视频流以支持准确的水下探索，以及可靠的远程位置无缝操作的可靠通信。•高级遥控功能：北欧机器人技术实时遥控技术启用了全球，远程操作车辆（ROV）的实时操作。操作员可以通过基于浏览器的应用程序从英里处控制无人机，从而提供无与伦比的灵活性和可访问性。
用于腐蚀疲劳偏差补偿的物理信息神经网络
我们提出了一种新颖的物理信息神经网络建模方法，用于腐蚀疲劳预测中的偏差估计。混合方法旨在将深度神经网络中的物理信息层和数据驱动层合并在一起。结果是一个累积损伤模型，其中物理信息层用于模拟相对容易理解的现象（通过 Walker 模型的裂纹扩展），数据驱动层用于解释难以建模的物理现象（即由于腐蚀导致的损伤累积偏差）。数值实验用于展示所提出的物理信息神经网络在损伤累积方面的主要特征。测试问题包括预测用于飞机机翼面板的 Al 2024-T3 合金的腐蚀疲劳。除了循环载荷外，面板还受到盐水腐蚀。物理信息神经网络使用对输入的全面观察（远场载荷、应力比和腐蚀性指数 - 按机场定义）和对输出的非常有限的观察（仅对一小部分机队进行检查时的裂纹长度）进行训练。结果表明，物理信息神经网络能够学习原始疲劳模型中由于腐蚀而产生的修正，并且预测足够准确，可以对机队中不同飞机的损坏情况进行排名（可用于确定检查的优先顺序）。
用于偏差补偿的物理信息神经网络 ...
我们提出了一种新颖的物理信息神经网络建模方法，用于腐蚀疲劳预测中的偏差估计。混合方法旨在将深度神经网络中的物理信息层和数据驱动层合并。结果是一个累积损伤模型，其中物理信息层用于模拟相对容易理解的现象（通过 Walker 模型进行裂纹扩展），数据驱动层用于解释难以建模的物理现象（即由于腐蚀导致的损伤累积偏差）。使用数值实验来展示所提出的物理信息神经网络在损伤累积方面的主要特征。测试问题包括预测飞机机翼面板上使用的 Al 2024-T3 合金的腐蚀疲劳。除了循环载荷外，面板还受到盐水腐蚀。物理信息神经网络使用对输入的全面观察（远场载荷、应力比和腐蚀性指数 - 每个机场定义）和对输出的非常有限的观察（仅对一小部分机队进行检查时的裂纹长度）进行训练。结果表明，物理信息神经网络能够学习原始疲劳模型中由于腐蚀而导致的修正，并且预测足够准确，可以对机队中不同飞机的损坏进行排名（可用于确定检查优先级）。