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铝电解惰性阳极及腐蚀率预测研究

第一章 绪论第12-29页
    1.1 惰性阳极技术是实现电解铝行业节能降耗的有效途径第12-15页
        1.1.1 铝电解工业迫切需要节能降耗第12页
        1.1.2 现代铝电解工业与电极材料第12-14页
        1.1.3 现代铝电解工业对惰性阳极的要求及研制挑战第14-15页
    1.2 铝电解惰性阳极研究现状第15-24页
        1.2.1 材料种类及成分第15-20页
        1.2.2 惰性阳极的制备第20-22页
        1.2.3 惰性阳极的连接第22-24页
    1.3 惰性阳极腐蚀及腐蚀预测模型的提出第24-28页
        1.3.1 惰性阳极腐蚀及腐蚀机理的研究第24-26页
        1.3.2 腐蚀预测模型的提出第26-28页
    1.4 选题依据及本论文设计思想第28-29页
第二章 惰性阳极的研制第29-56页
    2.1 引言第29页
    2.2 陶瓷基体的溶解度研究第29-39页
        2.2.1 引言第29页
        2.2.2 试验方法第29-33页
        2.2.3 结果与讨论第33-37页
        2.2.4 降低NiFe_2O_4陶瓷溶解度的探索第37-38页
        2.2.5 小结第38-39页
    2.3 NiFe_2O_4基金属陶瓷阳极的制备第39-48页
        2.3.1 引言第39页
        2.3.2 试验方法第39-41页
        2.3.3 结果与讨论第41-46页
        2.3.4 热压提高惰性阳极性能的探索第46-48页
    2.4 NiFe_2O_4基金属陶瓷阳极的其它性能第48-55页
        2.4.1 引言第48页
        2.4.2 金属陶瓷的抗热震性第48-51页
        2.4.3 金属陶瓷的导电性第51-54页
        2.4.4 小结第54-55页
    2.5 结论第55-56页
第三章 惰性阳极与金属导杆的连接第56-60页
    3.1 引言第56页
    3.2 实验方法第56-57页
    3.3 结果和讨论第57-59页
        3.3.1 阳极导杆的成分确定第57页
        3.3.2 连接界面的陶瓷金属化第57-58页
        3.3.3 连接界面的微观形貌第58-59页
    3.4 结论第59-60页
第四章 NiFe_2O_4基金属陶瓷阳极的耐腐蚀性研究第60-84页
    4.1 引言第60页
    4.2 试验方法第60-62页
        4.2.1 电极制备第60页
        4.2.2 电解腐蚀试验第60-61页
        4.2.3 腐蚀率的测定第61-62页
    4.3 NiFe_2O_4基金属陶瓷阳极的腐蚀行为第62-75页
        4.3.1 电解测试装置的温度可靠性第62页
        4.3.2 5%Cu—NiFe_2O_4金属陶瓷阳极的初步研究第62-66页
        4.3.3 5%Ni—NiFe_2O_4金属陶瓷阳极的初步研究第66-69页
        4.3.4 电解参数对5%Ni—NiFe_2O_4金属陶瓷阳极腐蚀率的影响第69-74页
        4.3.5 小结第74-75页
    4.4 电解参数对NiFe_2O_4基金属陶瓷阳极腐蚀率影响的灰分析第75-80页
        4.4.1 引言第75页
        4.4.2 灰关联分析工作程序第75-80页
        4.4.3 小结第80页
    4.5 NiFe_2O_4基金属陶瓷阳极的腐蚀机理第80-82页
        4.5.1 引言第80页
        4.5.2 惰性阳极的腐蚀机理第80-82页
        4.5.3 小结第82页
    4.6 结论第82-84页
第五章 铝电解惰性阳极腐蚀率预测研究第84-111页
    5.1 引言第84页
    5.2 基于灰色理论的腐蚀率预测模型第84-91页
        5.2.1 灰预测的原理第84-85页
        5.2.2 灰预测的步骤第85-86页
        5.2.3 数学模型的建立第86-91页
    5.3 基于人工神经网络的腐蚀率预测模型第91-101页
        5.3.1 人工神经网络的基本概念第91页
        5.3.2 人工神经网络的拓扑特性第91-92页
        5.3.3 基本BP算法第92-94页
        5.3.4 对基本BP算法的改进第94-99页
        5.3.5 基于改进BP算法的神经网络设计第99-100页
        5.3.6 神经网络预测模型精度评定第100-101页
    5.4 惰性阳极腐蚀率预测系统的设计与开发第101-107页
        5.4.1 系统总体结构第101页
        5.4.2 开发平台及工具第101-102页
        5.4.3 神经网络的VC++设计第102-105页
        5.4.4 Visual C++数据库编程第105-107页
    5.5 系统的实现及验证第107-110页
        5.5.1 系统的实现第107-109页
        5.5.2 腐蚀率预测的验证第109-110页
    5.6 结论第110-111页
第六章 总结与展望第111-113页
    6.1 全文总结第111-112页
    6.2 研究展望第112-113页
参考文献第113-131页
致谢第131-132页
攻读博士学位期间主要的研究成果第132-133页

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