| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·金属腐蚀的监测方法 | 第12-15页 |
| ·机械监测方法 | 第12页 |
| ·物理监测方法 | 第12页 |
| ·电化学监测方法 | 第12-15页 |
| ·电化学噪声技术 | 第15-19页 |
| ·电化学噪声简介 | 第15页 |
| ·电化学噪声的分类 | 第15-16页 |
| ·电化学噪声(EN)的测量技术 | 第16页 |
| ·电化学噪声的数据分析 | 第16-17页 |
| ·电化学噪声的测量技术的发展 | 第17-18页 |
| ·EES 法的基本原理及应用 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第20页 |
| ·BP 神经网络 | 第20页 |
| ·研究内容和实验方案 | 第20-22页 |
| 第2章 实验材料及实验方法 | 第22-29页 |
| ·实验材料与化学试剂 | 第22-24页 |
| ·实验材料 | 第22-23页 |
| ·实验试样的制备 | 第23页 |
| ·化学试剂 | 第23-24页 |
| ·AG/AGCL 固态参比电极的制备 | 第24页 |
| ·电化学腐蚀监测探头的制作 | 第24-25页 |
| ·实验设备与装置 | 第25-27页 |
| ·实验设备 | 第25-26页 |
| ·实验装置 | 第26-27页 |
| ·AG/AGCL 固态参比电极的性能测试 | 第27页 |
| ·电极电位的长期稳定性测试 | 第27页 |
| ·电极能斯特响应测试 | 第27页 |
| ·温度对电极性能的影响测试 | 第27页 |
| ·电极电化学阻抗的测试 | 第27页 |
| ·在不同腐蚀体系下利用腐蚀监测探头对腐蚀信号的监测 | 第27-28页 |
| ·AA2014 铝合金试样在 4 种不同溶液中电化学噪声测试 | 第27-28页 |
| ·AA2014 铝合金试样在 4 种不同溶液中线性极化测试 | 第28页 |
| ·不同腐蚀体系下的腐蚀监测 | 第28页 |
| ·腐蚀形貌观察 | 第28页 |
| ·人工神经网络 | 第28-29页 |
| 第3章 AG/AGCL 固态参比电极性能的研究 | 第29-38页 |
| ·压制和烧结 AG/AGCL 固态参比电极表面微观形貌观察 | 第29-30页 |
| ·电极电位的稳定性 | 第30-31页 |
| ·能斯特响应特性 | 第31-33页 |
| ·温度的影响 | 第33-34页 |
| ·电化学阻抗测试 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 腐蚀监测探头的准确性研究 | 第38-57页 |
| ·腐蚀监测探头的结构 | 第38页 |
| ·在不同腐蚀体系中腐蚀监测探头的准确性研究 | 第38-56页 |
| ·AA2014 铝合金在 Ce(NO3)3溶液中的腐蚀速度监测 | 第39-44页 |
| ·AA2014 铝合金在 NaCl 溶液中的腐蚀速度监测 | 第44-48页 |
| ·AA2014 铝合金在 Ce(NO3)3+NaCl 溶液中的腐蚀速度监测 | 第48-52页 |
| ·AA2014 铝合金在 NaOH 溶液中的腐蚀速度监测 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 腐蚀监测探头的适用性研究 | 第57-73页 |
| ·AA2014 铝合金有无缝隙条件下腐蚀速度的监测 | 第57-60页 |
| ·AA2014 铝合金在有无缝隙条件下腐蚀速度的对比 | 第57-59页 |
| ·小波分析 | 第59-60页 |
| ·AA2014 铝合金在静态和流动状态下腐蚀速度的监测 | 第60-62页 |
| ·AA2014 铝合金在静态和流动状态下腐蚀速度的对比 | 第60-61页 |
| ·小波分析 | 第61-62页 |
| ·紫铜在静态和流动状态下腐蚀速度的监测 | 第62-64页 |
| ·紫铜在静态和流动状态下腐蚀速度的对比 | 第62-64页 |
| ·小波分析 | 第64页 |
| ·AA2014 铝合金无电偶和有电偶状态下腐蚀速度的监测 | 第64-72页 |
| ·AA2014 铝合金与紫铜发生电偶腐蚀条件下腐蚀速度的监测 | 第64-67页 |
| ·AA2014 铝合金与 Q235 钢发生电偶腐蚀条件下腐蚀速度的监测 | 第67-69页 |
| ·AA2014 铝合金与微弧氧化的 6061 铝合金发生电偶腐蚀条件下腐蚀速度的监测 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 利用人工神经网络技术自动识别所监测试样的腐蚀形态 | 第73-83页 |
| ·人工神经网络训练数据准备 | 第73-78页 |
| ·人工神经网络模型建立 | 第78-80页 |
| ·人工神经网络结果的验证 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 结论 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
