AI方法能减慢电池的消耗速度？人工智能方法，让人类生活更加便利

大家都知道，表面粗糙度对材料的寿命是有着负面影响的，因为它会加速点蚀腐蚀、提高有效传热率，并增加有效电荷丧失的速度。

因此在许多应用中，我们都希望能够精确控制表面粗糙度，特别是在汽车铅酸电池等领域，表面质量的影响至关重要。

为了解决这个表面粗糙度问题，科学家们进行了大量的研究，其中一项研究就很好的解决了这个问题。

在经过科学家们大量的实践和实验后，他们发现浇铸连接机对铅锑合金的表面粗糙度影响最为显著。

后来为了更加深入的了解这一问题，他们引入了统计相关函数，这些函数通常是被用作描述异质相关函数的统计形态特征。

但是在这里，科学家们选择了用两点相关函数作为有力的工具，作为量化两相材料结构的微观特征。

在这项研究中，科学家们展示了如何利用两点相关函数来准确量化表面粗糙度，并通过优化铅锑极和带材的表面特性，来降低它们在高腐蚀性介质中的电化学腐蚀。

他们在大量的实验中发现这种方法不仅可以在铅酸电池领域得到应用，还可以广泛用于表面粗糙度测绘，如海水中的管道以及激光切割等各种应用领域。

不仅如此，他们还研究了利用从两点相关函数获得的信息，并应用模拟退火程序来优化表面微不规则性的可能性，这些研究结果表明，这一方法成功地实现了表面的精确表示和优化，这个结果与最初的假设相一致，这些发现也将为材料科学和工程领域提供有价值的见解和解决方案。

大家随处可见的都是材料，大部分也都是由科学家们自主研发制成的，而材料科学的精髓就在于材料四面体，要了解其中组分之间的重要关系是设计具有所需性能的新材料的关键。

而这里面的表面特性则在预测材料故障方面具有重要作用，比如在铅酸电池工业中，极柱和连接每个电化学电池的连接器对于电池的电流和热电流连接至关重要。

于是如何去控制这些表面特性就成为了难点，因为控制这些材料表面裂纹的产生对于提高电池性能、改进制造工艺，并能帮助设计更轻量的铅酸电池组件以减少铅的消耗和毒性非常关键。

举个简单的例子，极柱是电池的端子，而带子则将正极板连接在一起，将负极板连接在一起，每个2.1 V电池单元组成12.6 V电池叠加体，在将板材焊接到每个带子的过程中，板材的耳朵被涂覆和焊接，就会导致非常粗糙的表面。

在这个时候，另一边电池带子浸泡在腐蚀性介质中，因此这些粗糙表面会严重影响材料的电化学腐蚀，导致电导率和热导率降低，并在运行过程中引发疲劳裂纹。

更严重一点，会发现在高放电率下，许多电池极柱会发生一定程度的爆炸，这些爆炸大部分也是因为粗糙度引起的。

就那之后，粗糙度便成了广泛研究的一般腐蚀的主要影响参数，但在我们的系统中，制造粗糙表面的极柱和电池单元连接器可能与其他金属系统一样增加腐蚀，因为气态脆化可能导致空穴路径从表面裂纹传播到核心。

而电池在运行时会通过化学反应不断产生氢气和氧气，电池的振动也可能导致疲劳，尤其是如果存在受腐蚀影响的初始裂纹。

如果是在高度腐蚀的样本中，极柱上可能出现较大直径的空穴和腐蚀路径，这也可能导致受表面收缩的影响而引发极柱爆炸，从而限制了提高电池在高度腐蚀环境下的循环性能的任何尝试。

但是这些极柱和带子由铅锑合金制成，该合金的凝固范围较宽，在铅锑合金的铸带机中，组件凝固时，液态相的密度低于固态相，导致晶粒在固化过程中收缩。开放性缩孔会在表面形成凹坑，影响腐蚀速率和电流传导。

这就会导致连接到汽车电池的上部开放性缩孔可能导致端子松动，并在高放电电流下引发端子融化。而在浸泡在稀释的H2SO4中或在氢气和氧气演化路径上的底部开放性缩孔可能引发应力腐蚀开裂，导致极柱或带子的疲劳断裂。

这些封闭性缩孔则表现为凹陷，降低了热电导率和电导率，甚至在极端条件下可能导致电池极柱熔化和带子断裂。通过优化操作条件，如浇注温度、模温度、冷却水温度、冷却水流速以及模具的升流道和浇口设计，可以控制缩孔。

因此后来尽管已经对正极板的腐蚀、水分损失以及负极板的硫酸化问题进行了深入研究，并提出了许多解决方案，但带子的腐蚀尚未得到广泛研究，尤其是在现代汽车铅酸电池中使用2D添加剂以增强电池的循环寿命。

在现在目前的技术下，这种类型的腐蚀开裂会在电池运行时的振动应力下传播，于是为了分析和预测不同材料上的表面粗糙度效应，很多文献中都提出了许多方法，这些方法通常应用于切割机器，作为表面粗糙度的合理主要控制器。

第一个方法就是加工理论方法，这个方法是指依赖于表面加工机器的工作原理，如切割工具，但是这种方法虽然考虑了工作原理和机器的操作条件，但并不是很全面。

这种使用计算机辅助设计工具来生成几何模型用来预测表面粗糙度的方法有很多局限性，尽管加工理论方法模型的准确性很高，但它们不是全面的。

除此之外这个方法还需要考虑许多可能导致表面粗糙度的复杂因素，而且机器应处于最佳状态，因此这种方法在更长寿命的工作机器上并不适用。

文献中提到的另一种方法是实验研究方法，这是通常在表面轮廓的原因和效果之间没有明确关系时使用，这种方法依赖于研究人员对材料上实际发生情况的理解。

这种方法是指依赖振动或加速度信号，然后再将它馈送到分析仪中，该分析仪产生ASCII文件，切割速度、切割深度、进给速度和切割的进近角是需要在表面分析中考虑的重要参数。

这种方法的优点是可管理的，因为这些数据结果取决于对材料工程现象的理解深度，并且这个方法的结果准确度很高，然而，它不是全面的，因为要具体到特定机器，并且需要考虑太多因素。

由于这两种方法都有其局限性，因此科学家们随着时代的发展就要开创出新的实验方法，既能精确结果，又能适用于大范围工具，为了解决这个问题，科学家们做了很多的设计实验。

这种设计的实验方法是采用了统计系统性实验方法，需要重复实验以获得足够的数据进行分析，首先，要确定了实验参数，例如切割深度、切割速度等。

然后要设计和应用了二级因子实验来收集数据，要尽量保持最陡升路径，选择一个参考因素并将其用作绘制实验各因素的适当路径的标准，最后开始运行试验，并确保没有偏离最陡升路径。

如果这个实验最后的响应并没有实质性的改进，那么就需要进行三级因子设计，以保持最陡升路径的良好响应，在实验过程中还需要记录静止点条件，保证饰演的完整性和真实性。

这种设计的实验方法有助于确定哪些机器参数最影响表面粗糙度，以及切割工具和工件材料的影响，然而，它只显示参数与响应之间的关系，并且收集数据需要很长时间，但它是开发一阶和二阶模型的开端。

因此如果想要有更精确、更方便的办法就需要进一步深化和研究，在科学家经过大量的研究后发现人工智能方法是最佳选择。

人工智能方法，广泛称为AI方法，它是表面分析和优化领域最具前景的方法，也就是通过模拟人类思维如何处理信息并做出决策，许多系统和算法得以开发。

其中最为著名的是人工神经网络（ANN），ANN基于多个假设，它们被定义为处理信息的简单元素，通过连接链接传递信号，每个连接链接都有相关联的权重，用于乘以传输的信号，输出信号由将激活函数应用于每个神经元的传入信号来确定。

这些人工神经网络又有许多的分之，比如前馈型ANN是典型的ANN，其中节点之间的连接不形成完整的循环，输入被加权乘以权重，然后相加以得到加权输入值的总和，如果总和低于阈值，则输出值为-1，如果高于阈值，则值为1。

但是这种简单的架构在需要许多个独立的ANN来收集数据，然后将它们相加以产生一个连贯的输出时非常有帮助，再通过使用简单的编程，即使处理不完整的数据，也可以获得准确的结果。

举个典型的案例，比如在Deshpande等人的工作中，他们使用未经处理和低温处理的碳化物插件引入了Inconel 718合金的ANN建模，用切割参数、声音、力和振动因素来预测表面粗糙度，准确度高达98%，尽管他们的模型准确度很高，在许多需要表面粗糙度至关重要的加工情况下，需要引入许多因素才能成为每台机器的通用技术。

而在我们的模型中，表面的量化和优化方法是一个通用模型，我们已经在铅酸蓄电池工业的Pb-Sb材料系统中使用它。它提供了对加工后的组件的评估，在操作期间不需要数据，与不同的材料系统兼容，因为它不依赖于机械参数，而且无论加工条件如何，表面优化都非常精确。

在这些优势下，统计相关函数是可以用于许多工业应用中实施智能技术的微观结构描述符，一般来说，最常见的表示是标准n点相关函数Sn，其中n从1扩展到∞，它被称为找到n个材料点或事件的概率，可用于量化异质材料、多晶材料和定向键合材料。

除了上面的用途外，相关函数被广泛用于预测这些材料的有效性质。异质材料通常由不同的相组成。在此，我们引入了一种统计的两点相关函数，广泛用于量化二元合金，以研究Pb-Sb合金的表面粗糙度，其核心思想在于这些合金有两个相，而表面纹理在原子力显微镜成像中表现出不同高度的凹槽，换句话说，就是表面的凹槽可以被翻译成两相材料的领域。