Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Majdi, M. R. | |
dc.contributor.author | null, null | |
dc.contributor.author | Ghobadi, M. | |
dc.contributor.author | Danaee, I. | |
dc.contributor.author | Zarezadeh, A. | |
dc.contributor.author | Saebnoori, E. | |
dc.contributor.author | Chocholatý, Ondřej | |
dc.contributor.author | Bahrami, P. N. | |
dc.date.accessioned | 2023-02-27T11:00:22Z | - |
dc.date.available | 2023-02-27T11:00:22Z | - |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | MAJDI, MR. GHOBADI, M. DANAEE, I. ZAREZADEH, A. SAEBNOORI, E. CHOCHOLATÝ, O. BAHRAMI, PN. Evaluation of the Ability of ANFIS and SVMR Models to Predict the Corrosion Inhibition of Cerium Conversion Coating. Protection of Metals and Physical Chemistry of Surfaces, 2022, roč. 58, č. 4, s. 872-882. ISSN: 2070-2051 | cs |
dc.identifier.issn | 2070-2051 | |
dc.identifier.uri | 2-s2.0-85138067819 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/51598 | |
dc.description.abstract | Tato práce se zabývá inhibičním účinkem konverzního povlaku ceru na různé hliníkové slitiny. K předpovědi inhibičního účinku povlakovaných slitin Al byly vyvinuty dvě různé výpočetní metody, ANFIS (fuzzy inferenční systém založený na adaptivní síti) a SVMR (regrese s podpůrnými vektory). Korozní chování povlakovaných vzorků bylo rovněž zkoumáno pomocí potenciodynamické polarizační zkoušky. Výsledky ukázaly, že vrstva oxidu ceru snižuje korozní rychlost Al-slitin, ale účinnost ochranné vrstvy závisí na složení slitiny. Na základě experimentálních výsledků byly legující prvky hliníku použity jako vstupní parametry pro trénování modelů. Optimální model ANFIS byl vyvinut ruční změnou parametrů shlukování. Optimální struktury bylo dosaženo, když byly faktor squash, rozsah vlivu a poměr odmítnutí a poměr akceptace zvoleny jako 15, 0,3 a 0,5 v uvedeném pořadí. Střední kvadratická chyba (RMSE) optimalizovaného fuzzy modelu byla 3,67 × 10-5. Různá statistická kritéria ukázala, že model ANFIS (R2 = 0,99) dokázal předpovědět inhibiční sílu přesněji než SVMR s R2 = 0,86. Byl tak vytvořen predikční model pro klasifikaci a predikci povlakovaných Al slitin AA1xxx až AA8xxx, který by mohl vyřešit nedostatek datových souborů. Kromě toho zkoumání vlivu vstupů a analýza citlivosti modelu ANFIS ukázaly pozoruhodný vliv legujících prvků Mg, Mn a Zn na inhibiční sílu povlakovaných Al-slitin. Výsledky rovněž ukázaly, že vyšší inhibiční účinnosti bylo dosaženo u povlakovaných hliníkových slitin řad 5xxx a 6xxx. | cs |
dc.format | 11 s. | cs |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | en | en |
dc.publisher | Pleiades Publishing | en |
dc.relation.ispartofseries | Protection of Metals and Physical Chemistry of Surfaces | en |
dc.rights | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. | cs |
dc.rights | © Pleiades Publishing | en |
dc.subject | Hliníkové slitiny | cs |
dc.subject | Konverzní povlaky na bázi ceru | cs |
dc.subject | Koroze | cs |
dc.subject | ANFIS | cs |
dc.subject | SVMR | cs |
dc.title | Evaluation of the Ability of ANFIS and SVMR Models to Predict the Corrosion Inhibition of Cerium Conversion Coating | en |
dc.title.alternative | Hodnocení schopnosti modelů ANFIS a SVMR předpovídat inhibici koroze cerových konverzních povlaků | cs |
dc.type | článek | cs |
dc.type | article | en |
dc.rights.access | restrictedAccess | en |
dc.type.version | publishedVersion | en |
dc.description.abstract-translated | This work investigates the inhibition effect of cerium conversion coating on various aluminium alloys. Two different computational methods, ANFIS (adaptive-network-based fuzzy inference system) and SVMR (support vector machine regression) were developed to predict the inhibitory power of coated Al-alloys. The corrosion behaviour of the coated samples was also examined using potentiodynamic polarization testing. Results showed that the cerium oxide layer decreased the corrosion rate of Al-alloys, but the efficiency of the protective layer depended on the alloying composition. From the experimental results, the alloying elements of aluminium were used as input parameters to train the models. The optimum ANFIS model was developed by varying the clustering parameters manually. The optimum structure is achieved when the squash factor, the range of influence, and the reject ratio and accept ratio are taken as 15, 0.3, and 0.5 respectively. The root-mean-square error (RMSE) of the optimized fuzzy model was 3.67 × 10–5. Various statistical criteria showed that the ANFIS model (R2 = 0.99) could predict inhibitory power more accurately than SVMR with R2 = 0.86. A predictive model was thus created to classify and predict coated Al-alloys AA1xxx to AA8xxx, which could solve the shortage of data sets. Furthermore, investigation of the effect of the inputs and a sensitivity analysis for the ANFIS model showed the remarkable impact of Mg, Mn, and Zn alloying elements on the inhibitory power of coated Al-alloys. The results also indicated that higher inhibition efficiencies were obtained for coated 5xxx and 6xxx aluminium series. | en |
dc.subject.translated | Aluminium alloys | en |
dc.subject.translated | Cerium conversion coatings | en |
dc.subject.translated | Corrosion | en |
dc.subject.translated | ANFIS | en |
dc.subject.translated | SVMR | en |
dc.identifier.doi | 10.1134/S2070205122040128 | |
dc.type.status | Peer-reviewed | en |
dc.identifier.document-number | 853976300002 | |
dc.identifier.obd | 43937482 | |
dc.project.ID | SGS-2022-023/Výzkum a vývoj energetických strojů a zařízení | cs |
Appears in Collections: | Články / Articles (CEV) OBD |
Files in This Item:
File | Size | Format | |
---|---|---|---|
S2070205122040128.pdf | 1,96 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/51598
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.