| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题意义及研究方向 | 第9页 |
| ·国内外发展现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容及研究思路 | 第10-13页 |
| ·研究内容 | 第10-12页 |
| ·研究思路 | 第12-13页 |
| 参考文献 | 第13-15页 |
| 2 海底管道阴极保护系统仿真计算 | 第15-23页 |
| ·海底管道阴极保护系统仿真计算方法 | 第15-18页 |
| ·数学模型 | 第15-16页 |
| ·域内控制方程 | 第16-17页 |
| ·边界条件 | 第17-18页 |
| ·海底管道阴极保护系统仿真计算模型设计 | 第18-21页 |
| ·数值模拟计算 | 第21页 |
| ·“阴极保护电场—影响因素数据库” | 第21页 |
| 参考文献 | 第21-23页 |
| 3 仿真模型参数相关性分析 | 第23-38页 |
| ·管道埋深d与电位差均值E,电位差方差S及牺牲阳极电流强度I相关性分析 | 第23-27页 |
| ·海泥电阻率与电位差均值E,电位差方差S及牺牲阳极电流强度I相关性分析 | 第27-32页 |
| ·涂层缺损率与电位差均值E,电位差方差S及牺牲阳极电流强度I相关性分析 | 第32-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-38页 |
| 4 构建海底管道阴极保护系统非线性映射模型 | 第38-40页 |
| 5 神经网络算法的适用性与算法优化 | 第40-44页 |
| ·神经网络算法的适用性 | 第40页 |
| ·神经网络算法优化 | 第40-43页 |
| ·BP算法简介 | 第40页 |
| ·BP算法的限制与不足 | 第40-41页 |
| ·BP算法的改进措施 | 第41-42页 |
| ·优化后的算法 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-44页 |
| 6 确立适用模型及适用训练算法 | 第44-53页 |
| ·神经网络结构设计 | 第44-46页 |
| ·中间层数确定 | 第44页 |
| ·各隐层神经元数确定 | 第44页 |
| ·四类模型的神经网络结构图 | 第44-46页 |
| ·适用神经网络训练算法的确认 | 第46页 |
| ·各类模型输出参数映射结构确立及训练效果比较 | 第46-52页 |
| ·各类模型输出参数映射结构确立 | 第46-49页 |
| ·各类模型训练效果比较 | 第49-52页 |
| ·小结 | 第52页 |
| 参考文献 | 第52-53页 |
| 7 海底管道防腐状态评价 | 第53-56页 |
| ·海底管道防腐状态检测 | 第53-54页 |
| ·海底管道防腐状态预测 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-56页 |
| 8 “海底管道防腐状态评价系统”介绍 | 第56-58页 |
| ·软件功能 | 第56页 |
| ·软件结构 | 第56-57页 |
| ·文件系统 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 附录A 阴极保护电场-影响因素数据库 | 第59-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
