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

随着海洋资源开发的不断深入，深海工程设施的安全问题日益凸显。

深海环境的恶劣条件，尤其金属材料在高压、低温、高盐、低氧等因素的综合作用下极易发生腐蚀，严重威胁着海洋工程设施的安全性和可靠性，造成巨大的经济损失和环境污染。

因此，研究深海金属腐蚀行为，开发准确、高效的腐蚀预测模型，对于保障深海工程的安全运行，延长设施服役寿命，具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

深海金属腐蚀研究一直是腐蚀科学与防护领域的重要课题，国内外学者在深海环境模拟、腐蚀机理研究、腐蚀预测模型等方面取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在深海环境模拟装置、腐蚀机理研究方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以典型深海金属材料为研究对象，构建基于机器学习技术的深海金属腐蚀数学建模系统，实现对深海金属腐蚀行为的精准预测。

主要内容包括以下几个方面：1.深海金属腐蚀机理分析：分析深海环境特征及其对金属腐蚀的影响机制，研究典型金属材料在深海环境下的腐蚀行为，建立腐蚀动力学模型，为后续模型构建提供理论基础。

2.机器学习算法原理及适用性分析：研究常用机器学习算法的原理，分析其在腐蚀预测中的优缺点，根据深海金属腐蚀的特点选择合适的算法，为模型构建提供技术支持。

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研究方法。

首先，通过查阅文献和理论分析，阐明深海环境下金属腐蚀的机理，建立腐蚀动力学模型，并分析影响腐蚀的关键因素。

其次，研究常用机器学习算法的原理和特点，分析其在腐蚀预测中的适用性，并根据深海金属腐蚀的特点选择合适的算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.将机器学习技术应用于深海金属腐蚀预测，构建基于机器学习的深海金属腐蚀数学建模系统，突破传统腐蚀预测方法的局限，为深海金属腐蚀预测提供新的思路和方法。

2.结合深海环境特征和金属腐蚀机理，对机器学习算法进行改进和优化，构建更准确、更可靠的腐蚀预测模型。

3.开发深海金属腐蚀数据处理和分析方法，建立高质量的深海金属腐蚀数据集，为模型训练和验证提供数据支持。

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，吴堂清. 深海环境材料腐蚀与防护技术研究进展[j]. 中国腐蚀与防护学报，2019，39（06）：497-506.

2. 李晓刚，张伟，王福会，等. 深海环境下金属材料腐蚀行为研究进展[j]. 材料研究学报，2018，32（11）：801-813.

3. 刘智勇，李久青，郭兴蓬，等. 海洋环境中金属材料腐蚀研究进展[j]. 材料导报，2017，31（s1）：409-416.