Luận văn: Mô phỏng chuyển động người cho robot - ĐH Bách Khoa HN

Tài liệu nghiên cứu Luận văn mô phỏng chuyển động của con người cho robot sử dụng hệ thống bắt chuyển động theo thời, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên

• Tác giả: Nguyễn Tuấn Anh
• Người hướng dẫn: PGS. Mai Thanh Tùng
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Hóa học
• Đề tài: Nghiên cứu ảnh hưởng của nồng độ hạt nano SiC trong dung dịch tới cấu trúc và tính chất lớp mạ hóa học composite NiP-SiC
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2010
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• Lời cam đoan
• Danh mục các bảng
• Danh mục các hình vẽ, đô thị
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Lý thuyết mạ hóa học
• 1.1.1. Cơ chế phản ứng mạ hoá học
• 1.1.2. Tốc độ quá trình mạ hoá học
• 1.1.3. Các yếu tô ảnh hưởng đến phản ửng mạ hỏa học
• 1.2. Mạ Niken hóa học: (electroless rickel - EM)
• 1.2.1. Cơ chế mạ EN
• 1.2.2. Các yếu lô ảnh hưởng đến mạ Niken hỏa học
• 1.3. Cau trie lop ma NiP
• 1.4. Các tinh chất cũa lớp ana Ni hóa học
• 1.5. Lớp phủ comaposite NiP/ Hạt phân tán
• 1.5.1. Giới thiệu chung về lớp phủ compozit NiP/hạt phân tan. Cơ chế hình thánh lớp mạ compozit NIP
• 1.5.2. Anh hướng của các yếu tố đến quá trình hình thành màng comnszite
• 1.5.3. Các tỉnh chất của lớp phủ compoziL Al
• 2. CHƯƠNG 2: THUC NGHIEM
• 2.1. Chuẩn bị mẫu và dung dịch
• 2.2. Dung dich ma hoa hoe
• 2.3. Hat nano SiC
• 2.4. Quy trình chuẩn bị mẫu
• 2.5. Các phương pháp phân tich
• 2.6. Kinh hiển vi điện tử quét (SEM)
• 2.7. Các phép đo điền hoá
• 2.8. Do do d6 cing
• 2.9. Do chiéu day lip ma
• 3. CHƯƠNG 3: KÉT QUÁ VÀ THẢO LUẬN
• 3.1. Phan tich SEM
• 3.2. Phân tích EDS
• 3.3. Do đường cong phân cực
• 3.4. Kết quả đo độ cúng
• 3.5. Kết quả đo chiêu dày lớp mạ
• 3.6. Tổng hợp kết quả
• 4. CHƯƠNG 4: KÉT LUẬN
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Tổng Quan Mô Phỏng Chuyển Động Người cho Robot Giải Pháp

Mô phỏng chuyển động của con người cho robot là một lĩnh vực nghiên cứu đầy hứa hẹn, mở ra khả năng điều khiển robot một cách trực quan và tự nhiên hơn. Thay vì lập trình phức tạp, robot có thể học và bắt chước các hành vi của con người thông qua việc quan sát và phân tích chuyển động. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng mà robot phải tương tác với môi trường không cấu trúc và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự khéo léo và linh hoạt, ví dụ như trong y tế, công nghiệp, hoặc hỗ trợ người già. Các hệ thống bắt chuyển động thời gian thực (real-time motion capture) đóng vai trò then chốt trong việc thu thập dữ liệu chuyển động người, sau đó dữ liệu này được sử dụng để mô hình hóa chuyển động người và điều khiển robot. Tuy nhiên, việc triển khai các hệ thống này vẫn còn nhiều thách thức, đòi hỏi sự kết hợp của nhiều lĩnh vực như kỹ thuật robot, trí tuệ nhân tạo, xử lý ảnh, và tính toán động học robot. Để tối ưu hóa hiệu quả và độ chính xác, cần có các thuật toán mô phỏng chuyển động tiên tiến, khả năng xử lý dữ liệu motion capture mạnh mẽ, và các phương pháp tối ưu hóa chuyển động robot phù hợp.

1.1. Lịch Sử Phát Triển và Tầm Quan Trọng của Mô Phỏng

Từ những nghiên cứu ban đầu về điều khiển robot dựa trên các mô hình toán học đơn giản, lĩnh vực mô phỏng chuyển động người cho robot đã trải qua một quá trình phát triển đáng kể. Sự ra đời của các hệ thống motion capture giá cả phải chăng và hiệu suất cao đã tạo điều kiện cho việc thu thập dữ liệu chuyển động người một cách dễ dàng hơn. Cùng với đó, sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các kỹ thuật học máy, đã giúp robot có thể học và thích nghi với các hành vi người phức tạp. Tầm quan trọng của lĩnh vực này ngày càng được khẳng định trong bối cảnh tự động hóa và robot hóa đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu. Robot không chỉ được sử dụng trong các nhà máy và kho bãi, mà còn được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục, và dịch vụ.

1.2. Các Công Nghệ Motion Capture Phổ Biến Hiện Nay

Các hệ thống motion capture (Mocap) hiện đại có thể được chia thành nhiều loại khác nhau dựa trên nguyên lý hoạt động. Các hệ thống quang học sử dụng nhiều camera để theo dõi các điểm đánh dấu (markers) được gắn trên cơ thể người. Các hệ thống quán tính sử dụng các cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển để đo đạc chuyển động. Các hệ thống cơ học sử dụng các bộ xương ngoài (exoskeletons) để ghi lại các khớp của cơ thể. Mỗi loại hệ thống đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Ví dụ, các hệ thống quang học có độ chính xác cao nhưng yêu cầu môi trường được kiểm soát và tầm nhìn không bị che khuất. Các hệ thống quán tính linh hoạt hơn nhưng độ chính xác thấp hơn. Việc lựa chọn công nghệ Mocap phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng, ví dụ như độ chính xác, phạm vi hoạt động, và chi phí.

II. Thách Thức và Vấn Đề Mô Phỏng Chuyển Động Người Cho Robot

Mặc dù có nhiều tiềm năng, lĩnh vực mô phỏng chuyển động người cho robot vẫn đối mặt với nhiều thách thức đáng kể. Một trong những thách thức lớn nhất là sự phức tạp của chuyển động người. Con người có khả năng thực hiện các hành vi rất phức tạp và linh hoạt, và việc mô hình hóa chính xác những hành vi này là một nhiệm vụ khó khăn. Ngoài ra, các hệ thống motion capture thường tạo ra dữ liệu nhiễu và không đầy đủ, đòi hỏi các thuật toán xử lý dữ liệu motion capture mạnh mẽ. Một thách thức khác là sự khác biệt giữa cấu trúc cơ thể người và robot. Robot thường có số lượng khớp và phạm vi chuyển động khác với con người, điều này gây khó khăn cho việc chuyển đổi dữ liệu chuyển động từ người sang robot. Cuối cùng, việc đảm bảo tính an toàn và tin cậy của robot khi chúng bắt chước các hành vi của con người là một vấn đề quan trọng cần được giải quyết, đặc biệt là trong các ứng dụng mà robot tương tác trực tiếp với con người.

2.1. Khó Khăn trong Việc Mô Hình Hóa Chuyển Động Người Tự Nhiên

Việc mô hình hóa chuyển động người không chỉ đơn thuần là ghi lại vị trí và hướng của các khớp cơ thể. Cần phải xem xét các yếu tố như động lực học, cơ sinh học, và ý định của người thực hiện hành vi. Ví dụ, một người có thể thực hiện cùng một hành động theo nhiều cách khác nhau tùy thuộc vào mục tiêu của họ và môi trường xung quanh. Việc nắm bắt và mô phỏng những biến thể này là một thách thức lớn. Hơn nữa, các mô hình hiện tại thường tập trung vào các hành vi đơn lẻ và ít quan tâm đến sự chuyển tiếp giữa các hành vi, điều này làm giảm tính tự nhiên và trôi chảy của chuyển động robot.

2.2. Xử Lý Dữ Liệu Motion Capture Lọc Nhiễu và Điền Dữ Liệu Thiếu

Dữ liệu thu được từ các hệ thống motion capture thường bị nhiễu do nhiều yếu tố, bao gồm sai số của cảm biến, rung động, và che khuất. Việc lọc nhiễu là một bước quan trọng để đảm bảo độ chính xác của các mô hình chuyển động. Ngoài ra, dữ liệu có thể bị thiếu do các điểm đánh dấu bị che khuất hoặc không được theo dõi bởi camera. Việc điền dữ liệu thiếu là cần thiết để tạo ra một chuỗi chuyển động liên tục và đầy đủ. Các thuật toán xử lý tín hiệu và học máy có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề này.

2.3. Bài toán chuyển đổi và Tương Thích giữa cơ cấu người và Robot

Thách thức lớn nhất là đảm bảo sự tương thích giữa cơ cấu con người và Robot. Dù dữ liệu chuyển động được thu thập chính xác, cơ cấu vật lý khác biệt sẽ làm giảm độ chính xác của robot. Các nghiên cứu về tính toán động học robot có thể cho phép tự động bù đắp sự khác biệt này, nhưng đòi hỏi các thuật toán tính toán động học robot có độ chính xác cao.

III. Cách Tiếp Cận Thuật Toán và Phương Pháp Mô Phỏng Hiệu Quả

Để giải quyết các thách thức trên, nhiều thuật toán và phương pháp đã được phát triển. Các thuật toán học máy, chẳng hạn như học sâu (deep learning), đã chứng minh được khả năng học các biểu diễn phức tạp của chuyển động người từ dữ liệu motion capture. Các phương pháp tối ưu hóa chuyển động được sử dụng để tìm kiếm các quỹ đạo chuyển động tối ưu cho robot, đảm bảo rằng robot có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách hiệu quả và an toàn. Các mô hình điều khiển dựa trên phản hồi (feedback control) được sử dụng để điều chỉnh chuyển động robot trong thời gian thực, giúp robot có thể thích nghi với các thay đổi trong môi trường.

3.1. Ứng Dụng Học Sâu Deep Learning để Mô Phỏng Chuyển Động

Các mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) có thể được huấn luyện để học các mối quan hệ phức tạp giữa các khớp cơ thể và tạo ra các mô hình chuyển động chính xác. Các mạng nơ-ron hồi quy (recurrent neural networks) đặc biệt phù hợp cho việc mô phỏng các chuỗi chuyển động theo thời gian. Các mạng đối nghịch tạo sinh (generative adversarial networks) có thể được sử dụng để tạo ra các chuyển động mới một cách sáng tạo.

3.2. Phương Pháp Tối Ưu Hóa Chuyển Động Cho Robot

Các phương pháp tối ưu hóa có thể được sử dụng để tìm kiếm các quỹ đạo chuyển động tối ưu cho robot, dựa trên các tiêu chí như thời gian, năng lượng, và độ chính xác. Các thuật toán tối ưu hóa có thể được áp dụng trực tiếp lên mô hình robot hoặc lên mô hình chuyển động người để tạo ra các chuyển động giống người hơn. Các phương pháp tối ưu hóa cũng có thể được sử dụng để giải quyết các ràng buộc về động học và động lực học của robot.

3.3. Điều khiển Robot dựa trên Phản Hồi Feedback

Việc điều khiển robot dựa trên phản hồi cho phép robot thích ứng với sự thay đổi của môi trường. Cảm biến motion capture liên tục cung cấp dữ liệu về vị trí và hướng của robot, từ đó thuật toán có thể điều chỉnh động cơ một cách phù hợp. Phương pháp này đảm bảo robot thực hiện các nhiệm vụ một cách hiệu quả và an toàn hơn.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Robot Hỗ Trợ Y Tế và Công Nghiệp Tự Động

Các ứng dụng của mô phỏng chuyển động người cho robot rất đa dạng và hứa hẹn. Trong lĩnh vực y tế, robot có thể được sử dụng để hỗ trợ phẫu thuật, phục hồi chức năng, và chăm sóc bệnh nhân. Trong lĩnh vực công nghiệp, robot có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nguy hiểm, hoặc đòi hỏi độ chính xác cao. Robot cũng có thể được sử dụng để hỗ trợ người già và người khuyết tật trong cuộc sống hàng ngày. Các ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu quả và năng suất, mà còn giúp nâng cao chất lượng cuộc sống và an toàn lao động.

4.1. Robot Hỗ Trợ Phẫu Thuật Nâng Cao Độ Chính Xác và An Toàn

Robot phẫu thuật có thể thực hiện các thao tác phức tạp và tinh vi với độ chính xác cao hơn so với phẫu thuật viên. Robot có thể được điều khiển từ xa, cho phép phẫu thuật viên thực hiện phẫu thuật ở những khu vực khó tiếp cận hoặc ở những khoảng cách xa. Mô phỏng chuyển động người có thể giúp phẫu thuật viên điều khiển robot một cách trực quan và tự nhiên hơn.

4.2. Robot Công Nghiệp Tự Động Tăng Năng Suất và Giảm Rủi Ro

Robot công nghiệp có thể thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nguy hiểm, hoặc đòi hỏi độ chính xác cao một cách tự động. Mô phỏng chuyển động người có thể giúp robot học và thích nghi với các quy trình sản xuất mới một cách nhanh chóng và dễ dàng. Robot cũng có thể được sử dụng để giám sát và bảo trì thiết bị, giảm thiểu rủi ro tai nạn lao động.

V. Kết Luận Hướng Đi Tương Lai của Mô Phỏng Robot và Motion Capture

Mô phỏng chuyển động người cho robot là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng và hứa hẹn sẽ có những đóng góp quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, để đạt được những tiến bộ đáng kể, cần có sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu từ nhiều lĩnh vực khác nhau, cũng như sự đầu tư vào các công nghệ mới và tiên tiến. Trong tương lai, có thể kỳ vọng sự phát triển của các hệ thống motion capture giá cả phải chăng và hiệu suất cao hơn, các thuật toán mô phỏng chuyển động thông minh hơn, và các ứng dụng robot đa dạng và hữu ích hơn.

5.1. Phát Triển Các Hệ Thống Motion Capture Giá Rẻ và Hiệu Quả

Một trong những hướng đi quan trọng là giảm chi phí và tăng tính tiện dụng của các hệ thống motion capture. Các hệ thống dựa trên camera độ sâu (depth cameras) và cảm biến quán tính đang trở nên phổ biến hơn do giá cả phải chăng và dễ sử dụng. Tuy nhiên, cần phải cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các hệ thống này để chúng có thể được sử dụng trong các ứng dụng đòi hỏi cao.

5.2. Tích Hợp Trí Tuệ Nhân Tạo AI để Tạo Ra Robot Thông Minh

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào robot sẽ giúp robot có thể học và thích nghi với các tình huống mới một cách tự động. Các kỹ thuật học máy có thể được sử dụng để huấn luyện robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần lập trình chi tiết. Robot cũng có thể được trang bị khả năng nhận diện khuôn mặt, nhận dạng giọng nói, và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, giúp chúng tương tác với con người một cách tự nhiên hơn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

LỜI MỞ ĐẦU Lớp mạ hóa học niken (electroless nickel- EN) rất được quan tâm trong kỹ thuật do hợp kim NiP [hú được có nhiều tính chất như: độ cứng, độ bền cơ cao, hệ số ma sảt thập, khả năng chin an mon tốt. Lớp mạ này đã được ứng dựng trong nhiên ngảnh công nghiệp, đặc biệt trong những ngành công nghệ cao như cơ khí chính xác, điện tử, viễn thông, ôlô, lừng không. Trong những thập kỷ gân đây, sự phát triển khoa học ký thuật đòi hói phải tạo ra các hệ vật liệu có các tính chất cơ tính, hỏa tính, từ tính. Một trong những xu hưởng, được quan tâm nhiều Tà sở dụng cáo hệ vật liéu compovit atin NiP dé nding cao tính năng, đáp ửng yêu cầu kỹ thuật.

Màng compozit NiP-hạt phân tản cũng là một trong những hệ vật liệu tiểm năng và được nghiên cứu rộng rãi tại các nước phát triển. Cho tới may đá cỏ rất nhiều hệ conusaz4t khác nhau của NÍP được nghiên cứu như NiP/hạt cứng (hạt nano Cacbon, 3iC, Al2O;, HN, WC.) nhằm tăng độ cứng, KÍP-PTEE tăng độ ma sát, tăng khả năng chịu ăn mòn. Củng với các nghiên củu ứng dụng trong công nghiệp, các văn để lý thuyết về cơ chế kết tủa màng compozit, tương tác giữa hạt phản tán và NiP cững như ảnh hưởng của các yêu tổ công nghệ cũng được quan tầm nghiên cứu nhằm đua ra những thông. tin tat nhát phục vụ hoàn thiện công nghệ.

Do vậy mục tiêu cúa luận văn này là nghiền cứu lớp ma niken hod học compozit NiP — SiC : “Nghién citu ảnh hưởng của nồng độ hạt nano SïC trong dụng dịch tới cấu trúc và tỉnh chit iép ma hée hoc composite NiP- đfC”. Các nội dung chỉnh của luận văn bao gốm: -_ Nghiên cứu ảnh hưởng hàm lượng SiC trong dung dịch tới cấu trúc lớp mạ hoá học NiP — SiC. Tuân văn thạc sĩ 8 Nguyễn Tuấn Anh Aghiên cứu ảnh hướng của nông độ hạt nano SIC trong dụng dịch tới cầu trúc vai tink chdt lop ma héa hoc composite NP-SiC Hình 2.8- a) Để thiE—i — b) Để thị E—Ln| Hình 3.1 - Anh SEM bé mặt lớp mạ compozit với nông độ SiC khác nhau.2 - Hình ảnh phỏ EDS các mẫu mạ NiP compozit với hảm lượng SiC khác.3 - Đường cong phân cực trong dung dịch NaCl 3.5% các màng với nống độ SiC khác nhan Hình 3.4 - Kết quả đo phổ tổng trở các mẫu mạ với nẵng độ S¡C khác nhau.5 - Mạch trong đương của quá trình ăn mon iép phti compozit MiP trong dung dich NaCl Tuân văn thạc sĩ 7 Nguyễn Tuấn Anh Aghiên cứu ảnh hướng của nông độ hạt nano SIC trong dụng dịch tới cầu trúc vai tink chdt lop ma héa hoc composite NP-SiC DANH MUC BANG BIEU Bang 1.1 - Độ hoà tan của Niken pholphit phụ thuộc pH Bảng 1.2- Hiệu quả khi sử dụng axit suxinic.3 - Các tính chất vật ly của lớp phủ EM Bảng 1.4- Các tính chất cơ của lớp phủ NiP.§- Dộ mài mỏn theo phương pháp thử Taber.6- Dé mai mèn theo phương pháp gia tốc Bảng 1.7- Khả năng chiu mài mèn của lớp Ni hoá học eompot Bang 1.8- Cac hé sd an mon va giá trị ăn mòn của các Bang 1.9- 11é số ma sắt và số liện ăn mòn của lớp phủ compozit MÌP/PTFTE lớp phú compozit niken hoá học Bang 1.10 - Hệ số ma sát của các lớp phủ compozit.11 - Thay đổi độ nhảm theo kích thước hạt và sau khi fam nhẫn Bảng 1.12 - Thay đổi độ nham bề mặt khi kết tủa thêm lớp phủ thứ hai.1 - Các bước chuẩn bị mẫu.1 - Ảnh hưởng hàm lượng SiC trong dung địch đến thành phan SiC trong màng Bảng 3.3 - Kết quả điện thể ăn mòn E„„. đồng ăn mòn I,„, và điện trở ăn mòn R„ Bảng 3.3 - Tổng hợp kết quá điện trở chuyên điện tích Re Bang 3.4 - Kết quả đo độ cứng vả chiều đảy cic miu ma NiP khác nhan Bảng 3.5 - Tổng hop ảnh hưởng của hàm lượng SìC tới thành phần và câu trúc lớp mạ Tuân văn thạc sĩ 5 Nguyễn Tuấn Anh Aghiên cứu ảnh hướng của nông độ hạt nano SIC trong dụng dịch tới cầu trúc vai tink chdt lop ma héa hoc composite NP-SiC LỜI MỞ ĐẦU Lớp mạ hóa học niken (electroless nickel- EN) rất được quan tâm trong kỹ thuật do hợp kim NiP [hú được có nhiều tính chất như: độ cứng, độ bền cơ cao, hệ số ma sảt thập, khả năng chin an mon tốt.

Lớp mạ này đã được ứng dựng trong nhiên ngảnh công nghiệp, đặc biệt trong những ngành công nghệ cao như cơ khí chính xác, điện tử, viễn thông, ôlô, lừng không. Trong những thập kỷ gân đây, sự phát triển khoa học ký thuật đòi hói phải tạo ra các hệ vật liệu có các tính chất cơ tính, hỏa tính, từ tính. Một trong những xu hưởng, được quan tâm nhiều Tà sở dụng cáo hệ vật liéu compovit atin NiP dé nding cao tính năng, đáp ửng yêu cầu kỹ thuật. Màng compozit NiP-hạt phân tản cũng là một trong những hệ vật liệu tiểm năng và được nghiên cứu rộng rãi tại các nước phát triển.

Cho tới may đá cỏ rất nhiều hệ conusaz4t khác nhau của NÍP được nghiên cứu như NiP/hạt cứng (hạt nano Cacbon, 3iC, Al2O;, HN, WC.) nhằm tăng độ cứng, KÍP-PTEE tăng độ ma sát, tăng khả năng chịu ăn mòn. Củng với các nghiên củu ứng dụng trong công nghiệp, các văn để lý thuyết về cơ chế kết tủa màng compozit, tương tác giữa hạt phản tán và NiP cững như ảnh hưởng của các yêu tổ công nghệ cũng được quan tầm nghiên cứu nhằm đua ra những thông. tin tat nhát phục vụ hoàn thiện công nghệ. Do vậy mục tiêu cúa luận văn này là nghiền cứu lớp ma niken hod học compozit NiP — SiC : “Nghién citu ảnh hưởng của nồng độ hạt nano SïC trong dụng dịch tới cấu trúc và tỉnh chit iép ma hée hoc composite NiP- đfC”.

Các nội dung chỉnh của luận văn bao gốm: -_ Nghiên cứu ảnh hưởng hàm lượng SiC trong dung dịch tới cấu trúc lớp mạ hoá học NiP — SiC. Tuân văn thạc sĩ 8 Nguyễn Tuấn Anh Aghiên cứu ảnh hướng của nông độ hạt nano SIC trong dụng dịch tới cầu trúc vai tink chdt lop ma héa hoc composite NP-SiC DANH MUC BANG BIEU Bang 1.1 - Độ hoà tan của Niken pholphit phụ thuộc pH Bảng 1.2- Hiệu quả khi sử dụng axit suxinic.3 - Các tính chất vật ly của lớp phủ EM Bảng 1.4- Các tính chất cơ của lớp phủ NiP.§- Dộ mài mỏn theo phương pháp thử Taber.6- Dé mai mèn theo phương pháp gia tốc Bảng 1.7- Khả năng chiu mài mèn của lớp Ni hoá học eompot Bang 1.8- Cac hé sd an mon va giá trị ăn mòn của các Bang 1.9- 11é số ma sắt và số liện ăn mòn của lớp phủ compozit MÌP/PTFTE lớp phú compozit niken hoá học Bang 1.10 - Hệ số ma sát của các lớp phủ compozit.11 - Thay đổi độ nhảm theo kích thước hạt và sau khi fam nhẫn Bảng 1.12 - Thay đổi độ nham bề mặt khi kết tủa thêm lớp phủ thứ hai.1 - Các bước chuẩn bị mẫu.1 - Ảnh hưởng hàm lượng SiC trong dung địch đến thành phan SiC trong màng Bảng 3.3 - Kết quả điện thể ăn mòn E„„. đồng ăn mòn I,„, và điện trở ăn mòn R„ Bảng 3.3 - Tổng hợp kết quá điện trở chuyên điện tích Re Bang 3.4 - Kết quả đo độ cứng vả chiều đảy cic miu ma NiP khác nhan Bảng 3.5 - Tổng hop ảnh hưởng của hàm lượng SìC tới thành phần và câu trúc lớp mạ Tuân văn thạc sĩ 5 Nguyễn Tuấn Anh Aghiên cứu ảnh hướng của nông độ hạt nano SIC trong dụng dịch tới cầu trúc vai tink chdt lop ma héa hoc composite NP-SiC DANH MỤC HÌN Tình 1.1 - Đỗ thị điện cực thẻ hỗn hợp.2 - Điện thế phân ứng khử hyđro trên cáo xúc tác kừm loại khảe nhau (rong trường hợp chal khử là NaH2PO2, HCHO, NaBH4, DMAB, NH2NH2 Hình 1.3 - Ảnh luỏng của nhiệt độ tới tốc độ mạ Hình 1.4- Ảnh hưởng của pH tới tốc mạ.§ - Ảnh hưởng của chất kích thích lên tốc độ mạ.6- Ảnh hưởng của nồng độ mol [Ni]2- ? [H2PO2]- tới tốc độ mạ.7- (a) Giản để pha của hợp kim NiP. {b) câu trúc pha của lớp mạ NIP.8 - Ảnh hiến vi điện tử truyền qua (TEM) lớp ma NÍP với các hâm lượng P khác nhau.9 - Ảnh hướng của thánh phẩn hợp kim đến khối lượng riêng của cáo lớp pha Ni-P và Ni-B Hình 1.10- Cơ chế hình thành lớp mạ compozit Hình 1.11 - Cầu trúc lớp ion hình thành trên bề mặt hạt rắn.12 - Ảnh hưởng của độ dày lớp phủ lên độ nhám bể mặt đổi với lớp phủ hoá học NIP có chứa loại hạt kim cương khác nhau.13 - Ảnh hưởng của độ dày lớp phủ lên độ nhám bể mặt đối với NiP hoá học có chứa các hại (A) SỈC và (B) A12O3.1- Ảnh SEM ctia hat nano SiC sir dụng trong thí nghiêm.2 - Dài làm việc của các kỹ thuật hiển vi điện tử và quang học Hình 2.3 - Nguyên lý cơ bản của kinh hiển vi điện tử quét.4- Sơ để đo điện hóa- phân cực.5 - Sơ để khối mö phỏng nguyên lý đo tổng trở.6 - Biểu diễn hình học các phẩn tử phức.7 — Xác định điện trở phân cực Rp Tuân văn thạc sĩ 6 Nguyễn Tuấn Anh Aghiên cứu ảnh hướng của nông độ hạt nano SIC trong dụng dịch tới cầu trúc vai tink chdt lop ma héa hoc composite NP-SiC DANH MỤC HÌN Tình 1.1 - Đỗ thị điện cực thẻ hỗn hợp.2 - Điện thế phân ứng khử hyđro trên cáo xúc tác kừm loại khảe nhau (rong trường hợp chal khử là NaH2PO2, HCHO, NaBH4, DMAB, NH2NH2 Hình 1.3 - Ảnh luỏng của nhiệt độ tới tốc độ mạ Hình 1.4- Ảnh hưởng của pH tới tốc mạ.§ - Ảnh hưởng của chất kích thích lên tốc độ mạ.6- Ảnh hưởng của nồng độ mol [Ni]2- ? [H2PO2]- tới tốc độ mạ.7- (a) Giản để pha của hợp kim NiP.

{b) câu trúc pha của lớp mạ NIP.8 - Ảnh hiến vi điện tử truyền qua (TEM) lớp ma NÍP với các hâm lượng P khác nhau.9 - Ảnh hướng của thánh phẩn hợp kim đến khối lượng riêng của cáo lớp pha Ni-P và Ni-B Hình 1.10- Cơ chế hình thành lớp mạ compozit Hình 1.11 - Cầu trúc lớp ion hình thành trên bề mặt hạt rắn.12 - Ảnh hưởng của độ dày lớp phủ lên độ nhám bể mặt đổi với lớp phủ hoá học NIP có chứa loại hạt kim cương khác nhau.13 - Ảnh hưởng của độ dày lớp phủ lên độ nhám bể mặt đối với NiP hoá học có chứa các hại (A) SỈC và (B) A12O3.1- Ảnh SEM ctia hat nano SiC sir dụng trong thí nghiêm.