摘要
深海环境极端的压力、温度和化学性质,对金属材料构成严峻挑战,导致严重的腐蚀问题,威胁海洋工程设施的安全性和可靠性。
传统的腐蚀预测方法依赖经验公式和加速试验,难以准确描述深海复杂腐蚀行为。
机器学习作为一种强大的数据驱动方法,近年来在材料科学领域得到广泛应用,为深海金属腐蚀预测和建模提供了新的思路。
本文综述了机器学习技术在深海金属腐蚀数学建模系统中的应用现状。
首先,介绍了深海金属腐蚀的背景、意义和挑战,以及机器学习的基本概念和算法。
其次,回顾了深海金属腐蚀数据采集、特征工程和模型构建的关键技术,并对不同机器学习算法的优缺点进行比较分析。
此外,还讨论了基于机器学习的深海金属腐蚀数学建模系统的构建方法、系统架构和功能模块。
最后,展望了该领域未来的研究方向和发展趋势,强调了跨学科合作、数据共享和模型可解释性的重要性。
关键词:深海金属腐蚀;机器学习;数学建模;预测模型;腐蚀数据
随着海洋资源开发和利用的不断深入,深海工程设施不断增多,其安全性和可靠性面临着严峻挑战。
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