基于机器学习技术的深海金属腐蚀数学建模系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义
深海蕴藏着丰富的矿产资源和能源，开发利用这些资源对于缓解陆地资源短缺、推动经济发展具有重要战略意义。

然而，深海环境的特殊性，例如高压、低温、高盐度、低氧以及复杂的海洋生物群落等，对金属材料的耐蚀性能提出了严峻挑战。

金属材料在深海环境下的腐蚀问题已成为制约深海资源开发和海洋工程装备安全运行的关键因素之一。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在深海金属腐蚀和机器学习应用于腐蚀预测方面取得了一系列研究成果。

1. 国内研究现状

国内在深海金属腐蚀方面的研究起步较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕构建基于机器学习技术的深海金属腐蚀数学建模系统展开，主要研究内容包括：
1.深海金属腐蚀机理分析：-分析深海环境特点（高压、低温、高盐度、低氧等）对金属腐蚀的影响机制。

-研究不同金属材料在深海环境下的腐蚀行为，包括均匀腐蚀、点腐蚀、缝隙腐蚀、应力腐蚀开裂等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.深海金属腐蚀机理研究：通过查阅文献、参考相关标准规范，分析深海环境特点及其对金属腐蚀的影响机理，建立多因素耦合的深海金属腐蚀影响因素体系。

2.深海金属腐蚀数据库构建：收集整理不同金属材料在不同深海环境下的腐蚀数据，包括实验数据和现场监测数据。

采用数据清洗、去噪、特征筛选等方法对原始数据进行预处理，构建全面、可靠的深海金属腐蚀数据库。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将机器学习技术应用于深海金属腐蚀预测，突破了传统腐蚀预测方法的局限性，为深海腐蚀预测提供了新的研究思路和方法。

2.构建了多因素耦合的深海金属腐蚀影响因素体系，将深海环境的复杂性和特殊性纳入考虑范围，提高了腐蚀预测模型的准确性和可靠性。

3.建立了全面、可靠的深海金属腐蚀数据库，为机器学习算法的训练和优化提供了数据基础，保证了预测模型的精度和泛化能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 王振良,杜敏.海洋环境下金属材料腐蚀与防护技术研究进展[j].材料保护,2021,54(08):106-112 120.

[2] 韩恩厚,李晓刚,孙成,周洪波,杜翠薇,郭兴蓬.深海环境用结构材料腐蚀研究进展[j].中国腐蚀与防护学报,2021,41(02):105-114.

[3] 张伟,李久青,李文辉,张帆,刘智勇,王福会.深海环境用钛合金力学性能与腐蚀行为研究进展[j].稀有金属材料与工程,2020,49(09):2945-2955.