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海水淡化蒸发器电偶腐蚀电化学研究及腐蚀速率预测

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-20页
    1.1 研究背景及意义第9页
    1.2 电偶腐蚀第9-11页
    1.3 BP神经网络在腐蚀预测领域的应用第11-17页
        1.3.1 人工神经网络原理第11-12页
        1.3.2 人工神经网络在腐蚀预测上的应用第12-17页
    1.4 铝黄铜缓蚀剂的研究进展第17-19页
    1.5 研究内容与方法第19-20页
第二章 实验部分第20-25页
    2.1 实验材料和试剂第20-22页
    2.2 实验仪器第22页
    2.3 实验原理和方法第22-25页
        2.3.1 阵列电极实验第22-23页
        2.3.2 电化学阻抗谱法第23页
        2.3.3 极化曲线法第23页
        2.3.4 失重试验法第23-24页
        2.3.5 扫描电镜第24-25页
第三章 阵列电极技术对HAl77-2/316L SS/TA2在海水淡化介质中电偶腐蚀规律的研究第25-41页
    3.1 阵列电极实验结果第25-27页
    3.2 三金属耦合体系在海水淡化介质中电偶腐蚀规律分析第27-40页
        3.2.1 温度对三金属耦合体系电偶腐蚀的影响第27-31页
        3.2.2 Cl~-离子浓度对三金属耦合体系电偶腐蚀的影响第31-37页
        3.2.3 金属相对位置对三金属耦合体系电偶腐蚀的影响第37-40页
    3.3 小结第40-41页
第四章 BP神经网络预测电偶腐蚀速率第41-68页
    4.1 神经网络的原理第41-43页
    4.2 数据的收集第43页
    4.3 神经网络模型的设计第43-48页
        4.3.1 腐蚀预测系统设计第43页
        4.3.2 样本集的准备第43-47页
        4.3.3 网络参数与训练标准第47-48页
        4.3.4 结构设计第48页
    4.4 模型Ⅰ的训练与验证第48-57页
        4.4.1 网络的训练第48-50页
        4.4.2 预测结果和讨论第50-52页
        4.4.3 预测单因素变量对腐蚀速率的影响第52-57页
    4.5 模型Ⅱ的训练与验证第57-66页
        4.5.1 网络的训练第57-58页
        4.5.2 预测结果和讨论第58-61页
        4.5.3 预测单因素变量对腐蚀速率的影响第61-66页
    4.6 小结第66-68页
第五章 海水淡化工况下HAl77-2用缓蚀剂研究及评价第68-81页
    5.1 缓蚀剂的筛选第68-76页
        5.1.1 单组分缓蚀剂第68-73页
        5.1.2 二元复配缓蚀剂第73-75页
        5.1.3 三元复配缓蚀剂第75-76页
    5.2 缓蚀剂缓蚀性能和缓蚀机理第76-80页
        5.2.1 失重试验结果分析第76-77页
        5.2.2 极化曲线实验结果分析第77-78页
        5.2.3 扫描电镜结果分析第78-80页
    5.3 小结第80-81页
结论第81-82页
参考文献第82-88页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第88-89页
致谢第89页

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