| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 腐蚀疲劳概述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 腐蚀疲劳的研究历史 | 第11-12页 |
| 1.2.2 腐蚀疲劳的作用机理 | 第12-13页 |
| 1.2.3 腐蚀疲劳的影响因素 | 第13-14页 |
| 1.3 腐蚀疲劳裂纹扩展 | 第14-17页 |
| 1.3.1 腐蚀疲劳裂纹扩展类型 | 第15-16页 |
| 1.3.2 腐蚀疲劳裂纹扩展模型 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第17-19页 |
| 2 D36钢疲劳裂纹扩展速率试验 | 第19-37页 |
| 2.1 试验目的及技术要求 | 第19-21页 |
| 2.1.1 试验目的 | 第19页 |
| 2.1.2 试验技术及要求 | 第19-21页 |
| 2.2 腐蚀疲劳试验设计 | 第21-26页 |
| 2.2.1 试样的制备 | 第21-22页 |
| 2.2.2 辅助装置的设计 | 第22-26页 |
| 2.3 腐蚀疲劳裂纹扩展速率试验方案 | 第26-32页 |
| 2.3.1 钢材断裂初度K_IC的测定 | 第26-29页 |
| 2.3.2 疲劳荷载大小的确定 | 第29-30页 |
| 2.3.3 预制疲劳裂纹要求 | 第30页 |
| 2.3.4 腐蚀疲劳裂纹扩展试验 | 第30-32页 |
| 2.4 试验结果处理方法 | 第32-36页 |
| 2.4.1 裂纹曲率修正 | 第32页 |
| 2.4.2 腐蚀疲劳裂纹扩展速率 | 第32-33页 |
| 2.4.3 柔度法测量裂纹长度 | 第33-35页 |
| 2.4.4 程序设计及数据处理 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 干湿交替对海洋钢腐蚀疲劳裂纹扩展速率的影响 | 第37-46页 |
| 3.1 前言 | 第37-38页 |
| 3.2 干湿交替试验方法 | 第38页 |
| 3.3 结果分析与讨论 | 第38-45页 |
| 3.3.1 相同频率不同干湿比对裂纹扩展速率的影响 | 第42-44页 |
| 3.3.2 相同干湿比不同频率对裂纹扩展速率的影响 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 多环境因素腐蚀疲劳裂纹扩展速率模型 | 第46-64页 |
| 4.1 前言 | 第46-48页 |
| 4.1.1 模型研究现状 | 第46页 |
| 4.1.2 电位和应力比的影响 | 第46-48页 |
| 4.2 算法理论基础 | 第48-50页 |
| 4.2.1 BP神经网络概述 | 第48-49页 |
| 4.2.2 遗传算法的概述 | 第49-50页 |
| 4.3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法实现 | 第50-63页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第50-51页 |
| 4.3.2 神经网络算法的实现 | 第51-52页 |
| 4.3.3 遗传算法实现 | 第52-53页 |
| 4.3.4 结果分析 | 第53-60页 |
| 4.3.5 临界干湿比的确定 | 第60-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 附录 部分程序代码 | 第71-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |