金属热处理是通过对材料加热—冷却过程进行有效操控，从而使材料品质得到升级的一种工艺技术［1］。金属在加热及加热后冷却处理时，材料内部的组织与性能会被更改，同时也会生成金属热应力与相变应力。腐蚀是金属材料受到环境介质的化学作用或电化学作用而产生变质及破坏的现象，是一个自发性过程［2］。金属腐蚀问题存在于国民经济与国防建设等多个领域，具有相当严重的危害性。所以，防腐蚀技术金属材料应用中的重要技术之一。随着现代科学技术的飞速发展，防腐材料与技术也在不断更新。水溶性保护涂层是目前最为关键的金属防腐蚀方法之一［3］。水溶性保护涂层拥有不易燃、难挥发、无毒性等诸多优势。因此，本文针对金属热处理过程水溶性保护涂层的耐腐蚀性能展开深入探究，思路如下：（1）通过计算金属热处理传热过程数值，获取加热状态下金属内温度变化情况，为涂层耐腐蚀性能分析提供帮助；（2）利用基于遗传算法的保护涂层吸波材料优化方法，通过完善涂层架构和各层电磁具体参数，得到涂层反射系数，把厚度收敛条件引入编码内，计算固定厚度下最小反射率值，完成涂层吸波材料优化；（3）以45# 钢和水溶性NiAl 保护涂层为例，探究涂层在高温氧化特性及室温下浸泡在5% NaCl 溶液中的耐腐蚀性，利用XRD 技术解析涂层高温氧化与耐腐蚀机理，证明水溶性金属热处理保护涂层拥有较强的耐腐蚀性能。

1 金属热处理传热过程数值计算

假设半径为r的无限长圆柱体在进行加热与冷却时，其表面和内部每个点的温度是半径r与时间τ的关联函数，即T=F（r,τ） ，具体可描述为：

式（1）中，c表示比热，ρ是密度，λ是导热系数，是内热源。

在推算过程中，如果考虑零件的相变潜热，可以将其当作内热源进行处理。反之则认为 0q= 。

在实际的金属热处理操作时，零件在开始加热阶段的温度分布状态是已知的［4］，可将其定义为：

将零件的内部节点i记作，则存在：

式（3）中，τΔ 是传热分析的时间步长，rΔ 是传热的空间步长，iT是内部节点在 时段的温度，1iT+是节点在ττ+Δ 时段的温度。

假设OF代表傅立叶数，可将式（3）转变为：

式（4）中：

式（5）中，是零件的热扩散率，具体技术过程如下：

对于零件的中心节点n，按照罗比塔准则，在r→ 0的情况下，存在：

由此可以获得节点n的离散公式如下：

式（8）中，nT是中心节点在τ时段的温度，'nT是节点处于ττ+Δ 时段的温度。

将式（5）引入式（8），得到：

为了确保离散公式结果收敛的准确性，公式的空间步长与时间步长均需符合一定条件［5-6］。

以内部节点离散方程为例，假如iT系数是复数，那么τ时段的iT越小，节点i处于ττ+Δ 时段的温度越高，背离了热力学原理。所以，以上离散公式拥有平稳性的前提是温度系数不能是负数，因此将平稳条件记作：

在此基础上，得到零件的热处理传热解析式是：

2 基于遗传算法的保护涂层吸波材料优化

金属衬底层状涂层吸波架构如图1 所示。通过传输线原理，将图1 的涂层架构当作一个电路，把每层的输入阻抗记作：

图1 包含金属衬底的涂层吸波架构Fig. 1 A coated absorbing structure containing a metal substrate

其中，iη表示第i层的特性阻抗，且：

假设ik表示经过第i层的波矢，因为电磁波是垂直射入，因此ik是一个常数，可将其描述为：

式(15) 中，c代表光速。在电磁波输入水溶性金属热处理保护涂层中时，在空气和涂层的分割面内［7-8］，涂层会反射电磁波，把反射系数表示成：

式(16) 中，0Z表示空气的特性阻抗。如果使用分贝作为反射系数范围，那么得到：

采用遗传算法，融合以上解析式编制计算机优化程序，优化的目标函数是：

在明确多种涂层材料参数的状态下，可以优化涂层架构和每层电磁具体参数，并获取涂层的反射系数［9］。以得到重量轻、厚度较薄的涂层架构为目的，在式（18）的基础上添加惩罚项，其中maxT是单层涂层的预设最高厚度，n是层数，im是第i层单位厚度的表层质量，0＞γ表示反射系数和厚度需求的关键性。对于已经限定最高厚度的状况，可免去惩罚项，直接把厚度收敛条件加入编码中，求解在固定厚度状态下的最小反射率。