基于非接触检测的水下管线腐蚀状态的建模研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 腐蚀状态检测技术的现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 内腐蚀检测技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 外腐蚀检测技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究工作及组织结构 | 第13-14页 |
| 2 海底管线腐蚀的基础理论 | 第14-22页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 海底管线的电化学原理 | 第14-18页 |
| 2.2.1 海底管线的腐蚀原理 | 第14-15页 |
| 2.2.2 阴极保护原理及方法 | 第15-18页 |
| 2.3 腐蚀电场的数值仿真理论 | 第18-21页 |
| 2.3.1 阴极保护电场数值仿真方法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 数值仿真方法的应用对比 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 腐蚀电场数学模型的建立与仿真计算 | 第22-37页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 腐蚀电场数学模型的建立 | 第22-27页 |
| 3.2.1 数学建模原理分析 | 第22-23页 |
| 3.2.2 腐蚀控制方程 | 第23-25页 |
| 3.2.3 边界条件的确定 | 第25-26页 |
| 3.2.4 腐蚀电场的数学模型 | 第26-27页 |
| 3.3 腐蚀电场数学模型的边界元求解 | 第27-35页 |
| 3.3.1 边界积分方程 | 第27-28页 |
| 3.3.2 边界积分方程的离散 | 第28-31页 |
| 3.3.3 非线性条件的处理 | 第31-35页 |
| 3.4 海底管线数值模拟计算及结果分析 | 第35-36页 |
| 3.4.1 基于BEM的海底管线模拟计算 | 第35-36页 |
| 3.4.2 边界元法程序流图 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 BP神经网络判断海底管线腐蚀状态 | 第37-56页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 智能方法的对比 | 第37-38页 |
| 4.3 BP神经网络算法 | 第38-43页 |
| 4.3.1 BP神经网络介绍 | 第38-39页 |
| 4.3.2 BP神经网络基本算法 | 第39-43页 |
| 4.4 网络结构的确定 | 第43-45页 |
| 4.4.1 网络样本数据的确定及其预处理 | 第44页 |
| 4.4.2 隐含层的设计 | 第44-45页 |
| 4.5 BP网络学习流程设计 | 第45-47页 |
| 4.6 腐蚀状态检测模型的验证 | 第47-55页 |
| 4.6.1 样本数据的获取实验 | 第47-48页 |
| 4.6.2 样本数据相关性分析 | 第48-52页 |
| 4.6.3 BP网络训练结果分析 | 第52-54页 |
| 4.6.4 BP网络预测结果及误差 | 第54-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 全文总结及工作展望 | 第56-57页 |
| 5.1 全文总结 | 第56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 个人简历 | 第61页 |
